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haar + adboost, cnn,识别国内20多家银行的20多种银行卡,支持凸面和平面印刷字体

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muyilangjun1/chinese-bankCard-idcard-recognition

 
 

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chinese-bankCard-idcard-recognition

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文档介绍名片、身份证、银行卡定位矫正算法:基于LSD直线检测,角点确定,透视变换 haar + adboost, cnn,识别国内20多家银行的20多种银行卡,支持凸面和平面印刷字体

一、银行卡号识别系统

随着智能终端(智能手机及平板电脑)及移动通信(3G)的发展,原来运行在PC上的信息系统(如邮件系统、即时通信、网页浏览、协同办公、网络购物、社交网站、博客等)逐渐转移到智能终端设备上。可以预见未来几年60%以上的业务将会逐渐转移到智能终端系统上来。在这种背景下,杭州图铭科技有限公司推出基于Android 平台的银行卡号识别系统。

功能介绍 • 通过拍照界面,指导用户拍出合格证件图像。 • 采用文字识别(OCR)技术,自动识别银行卡信息(如卡号,卡所属银行等). • 通过调用 识别功能Activity,实现其他应用程序接口调用。 • 识别银行卡种类,主要是国内外20多家银行的印刷字体(平面黑色字体卡类)和凸面字体银行卡(包括字符间距类型为6-13、4-4-4-4-3、4-4-4-4等类型)。

系统功能 • 对原图像进行倾斜矫正、抠图银行卡区域。 • 通过形态学和目前检测思路。对字符进行区域定位和单个字符分割。 • 对单个字符进行识别

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二、Bank Card Rec 主要功能接口说明:

说明:如果需要其他接口都可以封装出来 主接口 /调用识别之前先初始化一次/ int init_all ();

/* 调用识别,读取图像版本函数: picture_file-输入图像名字,支持bmp、jpg、png、tif等等; s_result为输出结果。 进行了很好的封装,客户只需要调用这个函数,会自动进行银行卡定位,银行卡矫正,银行卡号区域定位,银行卡单个字符分割识别,输出结果。 返回的int类型:为1表示是识别正确,为0就表示输入的是背景或者模糊的卡 或者卡不全*/ int recognise_from_pic ( char * picture_file, char *s_result );

/释放权值/ int release_all () ;

/摄像头版本识别从内存里面读取图像数据,进行识别。 camera_ID为前后相机ID, s_result为输出结果。/ int recognise_from_Camera( int camera_ID, char * s_result );

识别函数内部封装了 struct resultFinal //存识别结果和roi图像区域在原图中的位置 { string recString;//识别结果 float recPFinal; //识别的概率 }; resultFinal processingOneT(IplImage *src); //凸面字体识别,包括卡号定位和识别。 resultFinal processingOneP(IplImage *src); //印刷字体卡片识别,包括卡号定位和识别。

/* IplImage * image为输入图像; 返回recCharAndP为分割出来的单个银行卡号字符的识别结果 struct recCharAndP { float recP;//识别的概率 char recChar; //识别结果 }; */ recCharAndP RecSingleChar(IplImage * image);

凸面字符定位函数接口: /* Mat & source,输入的原始图像; 返回Mat类型为定位分割出来的银行卡号区域*/ Mat findNum(Mat &source);

/* Mat &imageRGB为输入图像; 返回vector为分割出来的单个银行卡号字符*/ vector BankCard::findNum( Mat &imgRGB )

印刷体字符定位函数接口: /* IplImage * source,输入的原始图像; 返回IplImage 类型为定位分割出来的银行卡号区域/ IplImage *findNum(IplImage *source);

/* IplImage *image, IplImage * imageRGB为输入图像; 返回vector< IplImage >为分割出来的单个银行卡号字符/ vector< IplImage *> findChar(IplImage *imageRGB);

图像处理部分函数接口: /检测输入的图像是否为矩形卡片图像, m_im为输入图像, str如果为“1111”,表示输入图像是矩形卡片图像。/ void vifLine(IplImage * m_im,char * str);

IplImage *jiaozheng2(IplImage *res_im);//对倾斜图像进行矫正,并返回矫正过的图像

坐标点 /输出原始图像的待矫正的四个顶点 res_im为输入图像, vectorcv::Point2f待矫正的顶点。/ vectorcv::Point2f getCardCornersPt(IplImage *res_im);

结果显示接口 /将识别结果画在目标函数图像上, m_im为输入图像, result为识别结果/ IplImage * showResult (IplImage *res_im, string result);

卡类型添加接口 /统计不到的卡类型添加到库里面 num为输入卡类型数组 length为该数据长度/ addCardType (char* num, int length);

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三、银行卡号识别 Q&A 技术问题:

1、提供的sdk是什么形式的?如*.so、apk? 算法是采用C、C++开发的,JNI交叉编译成*.so,然后提供接口给贵司调用。

2、提供的接口函数使用大致流程? 首先调用init_all初始化权值,之后直接调用相关封装好的函数recognise_from_Camera就可以识别输出结果,app退出时,调用release_all释放权值。

图像版本: 调用识别之前先初始化一次: int init_all ()

之后可以调用识别,其中读取图像版本函数为:picture_file-输入图像名字,支持bmp、jpg、png、tif等等;s_result为输出结果。 int recognise_from_pic ( char * picture_file, char *s_result )

释放权值 int release_all ()

相机扫描版本: 摄像头版本识别从内存里面读取图像数据,进行识别。camera_ID为前后相机ID,s_result为输出结果。 int recognise_from_Camera( int camera_ID, char * s_result )

3、能否函数介绍一下具体重要接口函数参数,如图像分析部分? recognise_from_pic进行了很好的封装,客户只需要调用这个函数,会自动进行银行卡定位,银行卡矫正,银行卡号区域定位,银行卡单个字符分割识别,输出结果。 定位矫正函数: void vifLine(IplImage * m_im,char * str); //检测输入的图像是否为矩形卡片图像,m_im为输入图像,str如果为“1111”,表示输入图像是矩形卡片图像。 IplImage *jiaozheng2(IplImage *res_im); //对输入的图像进行矫正,并返回矫正过的图像。

识别函数内部封装了 struct resultFinal //存识别结果和roi图像区域在原图中的位置 { string recString;//识别结果 float recPFinal;//识别的概率 }; resultFinal processingOneT(IplImage *src);凸面字体识别,包括卡号定位和识别。 resultFinal processingOneP(IplImage *src);印刷字体卡片识别,包括卡号定位和识别。 以上接口客户不用关心,如果客户有需要我们也可以提供。

4、贵公司系统使用系统资源情况(具体些)? 具体的没有详细测试过,但是在iPhone4s,三星,小米,VIVO等多款手机上测试过可以正常运行。机器配置1.5GHz以上,识别一张图片1.5秒左右

5、如sdk出错,能否保证我们系统正常使用? 目前测试没有内存溢出,空指针的问题,基本上没有错误发生。

6、如果我们想在此sdk基础上做提示,能否开发更多更下层接口? 有需要接口都可以开放,包括图像预处理,卡号定位,识别结果显示在图像上,等等。

7、目前sdk有什么技术问题,如准确率、光线(不稳定部分)? 目前SDK支持国内大部分常见的卡类型,包括 7 4 7\4 4 4 4\6 5 8\19\6 10\4 3 8 1\6 5 3 2\6 12\6 4 4 4\7 4 7 \4 4 4 1 \6 6 6 其他类型暂时没有碰到,碰到可以扩展加入进去。 目前对卡的识别,光线和阴影应该都可以出来,特别是复杂背景也可以处理识别,准确率之前测试30张卡片错1张。 唯一的问题就是速度上比支付宝慢一点。

8、目前产品接口到什么底层(如准底层的像数处理层、图像处理层、应用接口层): 由于SDK是采用标准C、C++开发的,方便移植到windows,linux,Android,ios等系统上,除了对图像的一些预处理矫正用到了开源的OpenCV之外,其他定位、检测,识别,都是我司独立开发的C、C++算法。算法模块接口根据客户需求提供,包括最底层的像素处理,图像处理,检测、识别、应用等。 以Android JNI为例我们会提供完整的MK示例文件,接口头文件和*.so。

欢迎交流:加QQ群 图像处理分析机器视觉 109128646

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