如何预处理信用卡并提取没有背景的数字

Question

我正在尝试制作像Card.io这样的信用卡ocr引擎。但是在没有噪声的情况下将卡预处理成二进制图像非常困难。我使用SWT算法，但它不适用于所有卡。有各种各样的信用卡具有低对比度背景和浮雕数字。很难设计出一种通用算法来对OCR进行预处理。所以任何一个人都有这种卡过程的经验。下面的图片是卡片的例子，我很难预处理

Answer 1

事实上，信用卡是有目的的，因此难以阅读（因此要处理）。我能做的最好的事情是，将它们转换为灰度并添加一些水平的索贝尔滤波器，然后可以进行更多的转换。而且仍然难以仅用数字提取二进制图像......而且从图像到图像肯定会有不同的结果...... 祝你好运！

Answer 2

我知道我来晚了，但是在此找到了adrian rosebrock的博客中的解决方案-

https://www.pyimagesearch.com/2017/07/17/credit-card-ocr-with-opencv-and-python/

该技术是使用opencv执行模板匹配 然后使用灰度，形态学操作和阈值过滤对信用卡图像进行过滤。

然后我们可以找到感兴趣的轮廓，即轮廓与高度和宽度的比例有关。

一旦我们有了感兴趣的轮廓（轮廓与数字组），我们可以再次找到并提取单个数字。然后我们可以将这些数字与模板图像中的数字进行比较。

这样我们就可以对信用卡进行OCR了