基于CRNN的银行卡卡号识别与定位项目详解

项目文档1主要关注于一个基于OpenCV和深度学习的银行卡卡号识别系统。该系统主要分为以下几个关键模块： 1. **GUI**：使用Python的PyQt5库构建了一个扁平化、简洁的图形用户界面（GUI），设计过程采用了QtDesigner工具，提供用户友好的交互体验。 2. **银行卡卡号定位**：核心模块之一，Image.py中的Image类负责处理银行卡图片。OpenCV在这里扮演了关键角色，通过对图片进行预处理，如调整大小（保持高宽比在0.600.69之间）、灰度处理、中值滤波、边缘检测和二值化，精确定位银行卡卡号所在的区域。例如，测试图片1.jpeg的处理就体现了这一过程。 3. **卡号识别模块**：vggblstmctc.py中定义了识别模型，采用了CRNN（Connectionist Recurrent Neural Network，连接主义循环神经网络）模型，这是一种专为序列数据（如文本行）设计的模型，适用于图文识别任务。predict.py提供了对单张图片进行卡号识别的接口。 4. **数据处理与训练**：项目的训练代码主要集中在train.py、vggblstmctc.py、run.py以及utils.py等文件中。数据处理包括trainimg中的原始训练数据、datagenerator.py的数据生成器，用于生成网络输入数据。数据增强模块（datasets.py）负责生成训练和测试数据，包括图片文件和对应的标签。网络模型构建基于Keras库，构建的CRNN模型通过train.py进行训练。 5. **CRNN模型**：该项目的核心技术是CRNN模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够捕获序列数据中的上下文信息，特别适合识别连续的文本字符，如银行卡卡号。 总结来说，项目文档1是一个综合运用了OpenCV图像处理技术与深度学习（尤其是CRNN模型）的银行卡卡号识别系统，包含了从图像预处理、定位到识别的全流程，并强调了数据处理和模型训练的重要性。整个项目设计注重用户体验和模型性能的优化，展示了现代信息技术在实际应用中的强大能力。