Подготовка сложного изображения для OCR

способ, как я бы пошел о проблеме, это разделить карты в другой раздел. Есть не так много уникальных кредитных карт, чтобы начать с (MasterCard, Visa, список зависит от вас), поэтому вы можете сделать как выпадающий список, чтобы указать, какая кредитная карта это. Таким образом, вы можете исключить и указать область пикселей:

пример:

работа только с областью 20 пикселов от дна, 30 пикселов от влево на 10 пикселей справа до 30 пикселей снизу (создание прямоугольник) - это будет охватывать все MasterCards

когда я работал с программами обработки изображений (fun project), я увеличил контраст изображения, преобразовал его в серый масштаб, взял среднее значение каждого отдельного RGB-значения 1 пикселя и сравнил его со всеми вокруг пикселей:

пример:

PixAvg[i,j] = (Pix.R + Pix.G + Pix.B)/3
if ((PixAvg[i,j] - PixAvg[i,j+1])>30)
    boolEdge == true;

30 было бы, насколько четко вы хотите, чтобы ваше изображение было. Чем ниже разница, чем ниже будет толерантность.

в моем проекте, чтобы просмотреть обнаружение края, я сделал отдельный массив булевых значений, который содержал значения из boolEdge, и массив пикселей. Пиксельный массив был заполнен только черными и белыми точками. Он получил значения из логического массива, где boolEdge = true-белая точка, а boolEdge = false-черная точка. Таким образом, в конце концов вы получите массив пикселей (полное изображение), который содержит только белые и черные точки.

оттуда, гораздо проще определить, где начинается число и где заканчивается число.

в моей реализации я попытался использовать код отсюда:http://rnd.azoft.com/algorithm-identifying-barely-legible-embossed-text-image/ результаты лучше, но недостаточно... мне трудно найти правильные параметры для текстурных карт.

(void)processingByStrokesMethod:(cv::Mat)src dst:(cv::Mat*)dst { 
cv::Mat tmp;  
cv::GaussianBlur(src, tmp, cv::Size(3,3), 2.0);                    // gaussian blur  
tmp = cv::abs(src - tmp);                                          // matrix of differences between source image and blur iamge  

//Binarization:  
cv::threshold(tmp, tmp, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);  

//Using method of strokes:  
int Wout = 12;  
int Win = Wout/2;  
int startXY = Win;  
int endY = src.rows - Win;  
int endX = src.cols - Win;  

for (int j = startXY; j < endY; j++) {  
    for (int i = startXY; i < endX; i++) {  
        //Only edge pixels:  
        if (tmp.at<unsigned char="">(j,i) == 255)  
        {  
            //Calculating maxP and minP within Win-region:  
            unsigned char minP = src.at<unsigned char="">(j,i);  
            unsigned char maxP = src.at<unsigned char="">(j,i);  
            int offsetInWin = Win/2;  

            for (int m = - offsetInWin; m < offsetInWin; m++) {  
                for (int n = - offsetInWin; n < offsetInWin; n++) {  
                    if (src.at<unsigned char="">(j+m,i+n) < minP) {  
                        minP = src.at<unsigned char="">(j+m,i+n);  
                    }else if (src.at<unsigned char="">(j+m,i+n) > maxP) {  
                        maxP = src.at<unsigned char="">(j+m,i+n);  
                    }  
                }  
            }  

            //Voiting:  
            unsigned char meanP = lroundf((minP+maxP)/2.0);  

            for (int l = -Win; l < Win; l++) {  
                for (int k = -Win; k < Win; k++) {  
                    if (src.at<unsigned char="">(j+l,i+k) >= meanP) {  
                        dst->at<unsigned char="">(j+l,i+k)++;  
                    }  
                }  
            }  
        }  
    }  
}  

///// Normalization of imageOut:  
unsigned char maxValue = dst->at<unsigned char="">(0,0);  

for (int j = 0; j < dst->rows; j++) {              //finding max value of imageOut  
    for (int i = 0; i < dst->cols; i++) {  
        if (dst->at<unsigned char="">(j,i) > maxValue)  
            maxValue = dst->at<unsigned char="">(j,i);  
    }  
}  
float knorm = 255.0 / maxValue;  

for (int j = 0; j < dst->rows; j++) {             //normalization of imageOut  
    for (int i = 0; i < dst->cols; i++) {  
        dst->at<unsigned char="">(j,i) = lroundf(dst->at<unsigned char="">(j,i)*knorm);  
    }  
}