【opencv+mfc】实现身份证上的身份证号识别

参考了很多网上的博客资源，有些只讲了如何提取身份证区域，有些只讲了如何做训练集。我将各个方法做了一些筛选和整合。身份证素材均来自网络。

实验目标
完成身份证识别程序，通过输入一张身份证图片，可以自动识别其身份证号码等信息。
软件环境
Opencv4.2+MFC
实现思路
1、通过降噪、增强、计算阈值二值化输入的身份证图片，经过轮廓提取出身份证号所在的区域。
2、整理训练集所用的身份证图片，反复利用（1）中方法切割提取出身份证上身份证号码的数字二值化图像，并依次整理分类至0~X的标签作为训练集。
3、利用SVM支持向量模型，通过训练集的图像数据训练得识别模型。
4、输入测试集的身份证图片，同样通过（1）中的过程提取出每个数字的二值化图像，通过（3）中的SVM进行预测识别，最终提取得出身份证号码。
实现过程

为了方便，测试集测试和训练集的相关操作都放在一个对话框上完成。

选择一张光线正常、角度正常的身份证照片，将其缩放至合适大小。

 //转灰度cvtColor(dst, dst, COLOR_RGB2GRAY);// 二值化图，主要将灰色部分转成白色，使内容为黑色threshold(dst, dst, 165, 255, CV_THRESH_OTSU);

将图片转成灰度图，并利用OTSU阈值算法进行二值化。

 // 中值滤波，用于降噪medianBlur(dst, dst, 3);// 腐蚀操作，主要将内容部分向高亮部分腐蚀，使得内容连接，方便最终区域选取erode(dst, dst, Mat(16, 16, CV_8U));

通过medianBlur()中值滤波进行降噪，通过erode()腐蚀将数字和文字相连接，方便进行区域选择。

 //定义变量vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;//轮廓检测findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//身份证号的裁剪区域Mat result;Rect id_rect;for (int i = 0; i < hierarchy.size(); i++){Rect rect = boundingRect(contours.at(i));// 定义身份证号位置大于图片的3/4，并且宽度是高度的6倍以上if (rect.y > raw.rows * 3 / 4 && rect.width / rect.height > 6 && rect.width / rect.height < 12){id_rect = rect;}rectangle(raw, rect, Scalar(255, 0, 255));}imshow("轮廓图", raw);resize(m_image, raw, Size(w_a, w_a*h / w));result = raw(id_rect);imshow("身份证号", result);

通过findContours()寻找连通图的轮廓，利用身份证号区域的长宽特殊性进行裁切，取出身份证号的区域。

 // 身份证转灰度cvtColor(result, result, COLOR_RGB2GRAY);threshold(result, result, 165, 255, CV_THRESH_OTSU);// 中值滤波，用于降噪medianBlur(result, result, 3);imshow("二值化后", result);vector<Mat> numbers = getSplitNumber(result);vector<int> predict_numbers;Ptr<SVM> svm = SVM::load(m_train_data_folder + "\\svm.xml");for (Mat number : numbers){number.convertTo(number, CV_32FC1);              // 转换为 float 类型单通道图片float res = svm->predict(number.reshape(1, 1));// 预测结果predict_numbers.push_back(res);}String id = "";for (int number : predict_numbers){id += number == 10 ? 'X' : (number + '0');}GetDlgItem(IDC_EDIT1)->SetWindowTextW((CString)id.c_str());

训练集生成

利用GetSplitNumber()函数，输入的Mat图像为截取出的身份证区域，返回一个数组，每个元素为切割出来的符合规范的数字图像。
因SVM模型训练的要求，每份图片都需要长宽像素相等。故设定25*25的训练集数据大小，运用对于大小不符的数据进行四边的黑色像素填充，需要注意Mat数据的通道问题。
最终在指定文件夹下输出了训练集数据，并将其分类至相应的0-X的文件夹下。

 Mat trainImages;                            // 训练数据vector<int> trainLabels;                   // 训练标签Ptr<SVM> svm = SVM::create();svm->setType(SVM::C_SVC);svm->setKernel(SVM::LINEAR);svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));int classes[] = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };   // 10 代表 Xstd::vector<cv::String> filenames;Mat img;for (auto x : classes)                        // 遍历每个分类文件夹{filenames.clear();cv::glob(m_train_data_folder + "\\" + to_string(x), filenames);      // 获取该分类文件夹的所有图片for (auto file : filenames)                 // 读取该类图片{img = imread(file, 0);               // 读取灰度图if (img.empty()) continue;          // 判断是否为空threshold(img, img, 10, 255, THRESH_OTSU); // 二值化img.convertTo(img, CV_32FC1);     // 转换为 float 类型单通道图像trainImages.push_back(img.reshape(0, 1));// 图片转化为一行 加入训练数据中trainLabels.push_back(x);            // 保存对应图片标签}}img.release();                             // 释放 img 占用的内存// 训练svm->train(trainImages, ROW_SAMPLE, trainLabels);// 训练模型svm->save(m_train_data_folder + "\\svm.xml");  //保存模型svm->clear();trainT.stop();

模型训练部分的关键代码。

部分测试集结果

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