TesseractOCR卡片识别技术：姓名、号码和日期的检测与识别

资源摘要信息:"tesseract_cardRecognition是一个利用tesseract OCR技术进行卡面信息识别的项目。该项目主要针对识别卡面上的姓名、号码和日期等信息进行开发。项目基于tesseract进行证件识别，使用了多种图像处理技术，如颜色通道分析、形态学操作和图像二值化等。" 知识点详细说明: 1. Tesseract OCR技术：Tesseract是一个开源的OCR引擎，它支持多种操作系统，能够识别多种格式的文本，并且已经被应用到了许多的OCR项目中。Tesseract能够通过训练学习新的字体，增强其识别准确性。该项目中使用的是Tesseract 4.0.0版本。 2. Ubuntu16.04环境依赖：项目需要在Ubuntu 16.04这个Linux发行版上运行。Ubuntu是一个流行的开源操作系统，广泛用于个人电脑、服务器和云计算环境。 3. OpenCV库：OpenCV是跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理和分析功能。该项目中使用OpenCV 3.4.0版本，主要用于图像的前期处理和特征提取。 4. NumPy库：NumPy是一个用于科学计算的基础库，它支持大型多维数组和矩阵运算，以及其他许多数学函数库。在本项目中，NumPy可能被用于数组操作和图像数据处理。 5. Python2.7：Python是一种解释型编程语言，以其简洁明了而广受欢迎。项目使用的是Python 2.7版本，尽管Python 3已经发布，但有些老项目仍然在使用Python 2.7进行开发。 6. PIL库：PIL即Python Imaging Library，是一个图像处理库。它提供了丰富的图像处理功能，虽然已经被Pillow库取代，但一些遗留项目仍然使用PIL。项目使用Python Imaging来处理图像。 7. 程序工作流程： - 证件位置检测：主要通过强化蓝色通道、腐蚀膨胀去噪、最小矩形选取等步骤来确定证件的位置。 - 相关区域位置检测：通过形态学操作如膨胀、腐蚀和规则化方法，进一步检测出证件上日期、姓名和证件号的位置。 - 证件识别：包括灰度化、自适应二值化、多区域腐蚀膨胀等步骤，最后通过tesseract进行文字识别。 8. 程序使用示例：说明了如何通过Python脚本调用程序，其中需要提供图片的路径作为输入参数。 9. 相关库的安装指令：项目提供了详细的安装命令，帮助用户在Ubuntu系统上安装tesseract及其开发库、python-imaging以及其他依赖库。 10. Python的命令行参数：项目中的Python脚本可以通过命令行参数接收图像文件路径，方便用户在命令行中快速运行程序。 该资源涉及到的知识点较为丰富，覆盖了从环境搭建、库的安装到程序设计和命令行使用等多方面内容，适用于有一定计算机视觉和OCR经验的开发者。