linux利用opencv及数字图片模板匹配法实现一个银行卡或者饭卡卡号检测功能

实现银行卡或饭卡卡号检测功能可以分为以下几个步骤：

1. 安装OpenCV库及相关依赖
在Linux系统中，可以通过命令行安装OpenCV及相关依赖。具体命令如下：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

2. 提取卡片区域
使用OpenCV中的图像处理函数，可以提取出卡片的区域。可以通过色彩分割、边缘检测等方法来进行。

3. 二值化处理
将卡片区域转换为二值图像，可以使用OpenCV中的阈值处理函数来实现。

4. 提取卡号区域
使用数字图片模板匹配法，可以提取出卡号区域。可以先准备好数字图片的模板，然后将卡片区域进行模板匹配，找到卡号区域。

5. 识别卡号
对卡号区域进行OCR文字识别，可以使用Tesseract OCR引擎或其他OCR库来实现。

6. 显示结果
将识别出的卡号显示在图像上。

下面是一份示例代码，仅供参考：

import cv2
import pytesseract

# 读取图像
img = cv2.imread('card.jpg')

# 提取卡片区域
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
edged = cv2.Canny(blur, 30, 150)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    peri = cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * peri, True)
    if len(approx) == 4:
        card = approx
        break

# 透视变换
width = 300
height = 200
pts1 = np.float32([card[0], card[1], card[3], card[2]])
pts2 = np.float32([[0,0],[width,0],[0,height],[width,height]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
card_image = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height))

# 二值化处理
gray = cv2.cvtColor(card_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 提取卡号区域
template = cv2.imread('template.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
result = cv2.matchTemplate(threshold, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
_, _, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
x, y = max_loc
w, h = template.shape[::-1]
card_number_image = threshold[y:y+h, x:x+w]

# OCR文字识别
card_number = pytesseract.image_to_string(card_number_image, lang='eng', config='--psm 7')

# 显示结果
cv2.putText(img, card_number, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在运行代码之前，需要准备好卡片图像和数字图片模板。运行代码后，可以得到卡号识别结果，并在原图上显示出来。