关于用于字符识别的card.io模型的澄清

Question

我开始将card.io视为Android应用程序的一部分，该应用程序应该能够扫描卡并识别卡号，到期日期，持卡人。

在挖了一段时间之后，我到了card.io-dmz / models / generated文件夹，在那里我看到文件，根据他们开头的评论，＆＃34;从models / conv /中自动生成。 ＆＃34;

但是我无法找到有关用于生成这些＆＃34;模型＆＃34;的文件的详细信息。在检查代码之后，我假设这些生成的文件直接负责卡中数字的OCR。

举一个例子，扫描并识别以下卡片（仅限数字）

但以下卡失败

我尝试在完成垂直分割之前调整ROI，但我认为2张卡上使用的字体之间的差异使得无法扫描第二张卡。

我的问题是，鉴于目前来自git hub的开源项目，是否有人有机会添加类似上面的黑色扫描卡的功能，或者这需要访问其他资源用于执行实际的OCR？

Answer 1

来自card.io的戴夫。

@Adrian你的结论都是正确的。

虽然我们希望扩展我们的deep-learning字符识别模型以涵盖更新的样式卡，例如上面的第二张卡，但这是一项艰巨的任务。

首先要更新定位卡号的代码，然后培训新的字符识别模型，需要相当多的新式卡（~100）。

目前，这并不适合开源。由于某种原因，人们往往不想分享他们的信用卡图像。

我们已经考虑过创建一个开源应用程序，可用于收集卡片图像的某些部分（例如，所有数字位置，以及只有几个数字的实际图像，加上到期日的图像）。那么也许我们可以挤出一个有用的大量信息。在构建该系列的同时，我们可以开源我们为计算机视觉和深度学习而创建的许多内部工具。

这样的项目是否可以参与？