基于MATLAB的身份证号码识别系统
- 课题介绍
本课题为基于连通域分割和模板匹配的二代居民身份证号码识别系统,带有一个GUI人机交互界面。可以识别数十张身份证图片。
首先从身份证图像上获取0~9和X共十一个号码字符的样本图像作为后续识别的字符库样本,其次将待测身份证图像进行去噪、灰度化、二值化、水平投影切割,垂直投影并切割,将待测身份证号码分割出来,然后进行待测号码图片与字符库样本对比计算、识别判断、最终确定待测身份证号号码。本设计关于身份证号码的识别是基于Matlab软件的基础上进行的。
- 算法流程
- 输入身份证图片;2、根据几何信息定位身份证号码位置并且切割;3、利用连通域算法切割字符;4、利用模板匹配算法进行识别
- GUI界面设计
四、运行预期ps图
五、源码
1、打开图像
[FileName,PathName] = uigetfile('*.jpg','Select an image');
if PathName~=0
str = [PathName,FileName];
T=imread(str);
axes(handles.axes1);
imshow(T);
end
- 预处理
[m,n,r]=size(I);%图像的像素为width*height
%%%%%蓝色字体变黑
myI=double(I);
for i=1:m
for j=1:n
if((myI(i,j,1)>=15)&&(myI(i,j,1)<=130)&&((myI(i,j,2)<=165)&&(myI(i,j,2)>=90))&&((myI(i,j,3)<=220)&&(myI(i,j,3)>=135))) % 蓝色RGB的灰度范围
I(i,j,1)=40; %红色分量
I(i,j,2)=40; %绿色分量
end
end
end
%figure, imshow(I);title('变色后的图像');
width=round(0.9*n);height=round(0.87*m);
rx=round(0.05*n);cy=round(0.075*m);
I=subim(I,height,width,rx,cy);
%figure,imshow(I);
if sum(size(I)>0)==3 %倘若是彩色图--2维*3,先转换成灰度图
I=rgb2gray(I);
end
%figure,imhist(I);
x=3;%行数分为x部分
y=1;%列数分为y部分
BW=erzhihua(I,x,y);
BW=imadjust(BW);%使用imadjust函数对图像进行增强对比度
% Convert to BW
threshold = graythresh(BW);
BW =~im2bw(BW,0.6*threshold);
[image_h image_w]=size(BW);
% Remove all object containing fewer than (imagen/80) pixels
BW = bwareaopen(BW,floor(image_w/80));
% 滤波
imshow(BW);
- 识别
[image_h image_w]=size(imagen);
%figure;imshow(imagen);title('INPUT IMAGE')
% Convert to gray scale
if size(imagen,3)==3 %RGB image
imagen=rgb2gray(imagen);
end
%Storage matrix word from image
word=[ ];
re=imagen;
% Compute the number of letters in template file
num_letras=size(templates,2);
plot_flag=1;
while 1
%Fcn 'lines' separate lines in text
[fl re]=lines(re);
imgn=fl;
[line_h line_w]=size(fl);%记录下切割出来的一行字符的长宽
%Uncomment line below to see lines one by one
% imshow(fl);pause(1)
%-----------------------------------------------------------------
% Label and count connected components
[L Ne] = bwlabel(imgn);
n=1;%记录循环次数
while(n<=Ne)
char_flag=0;%为0时,是第一次判断这个连通域
flag=1;%初始化两个连通域属于同个字符
while(flag==1)
if char_flag==0
[r,c] = find(L==n);
Width0=max(r)-min(r);%连通域宽度
Height0=max(c)-min(c);%连通域高度
Radio0=Width0/Height0;%连通域宽高比
maxr=max(r);
maxc=max(c);
minr=min(r);
minc=min(c);
end
if n<Ne
[r1,c1] = find(L==(n+1));%寻找下一个连通域
Width1=max(r)-min(r);%连通域宽度
Height1=max(c)-min(c);%连通域高度
Radio1=Width1/Height1;%连通域宽高比
Square1=Width1*Height1;%连通域面积
Uheight=max(maxc,max(c1))-min(minc,min(c1));%合并后高度
Uwidth=max(maxr,max(r1))-min(minr,min(r1));%合并后宽度
Uradio=Uwidth/Uheight;%合并后的宽高比
Oheigth=Height0+Height1-Uheight;%重叠高度
Owidth=Width0+Width1-Uwidth;%重叠宽度
Osquare=Oheigth*Owidth;%重叠面积
else
flag=0;%这是这一行最后一个连通域
end
ph=5;%边界因子
pw=7;
if(flag==1)&&((Owidth>=-(image_w/pw)&&Owidth<=0)||(Oheigth>=-(line_h*0.3)&&Oheigth<=0))%两个连通域较近,但不重叠
if((Uradio>=0.8)&&(Uradio<=1.2))%认为两个连通域属于同一个字符
elseif Uheight<line_h*0.4;%连通域的合并之后高度过小的,认为是一个字符的一部分,很可能是边旁部首
else flag=0;%否则这两个连通域属于不同字符
end
elseif(flag==1)&&((Owidth>0))%两连通域重叠
if(((Uradio>=0.78)&&(Uradio<=1.3)))%认为两个连通域属于同一个字符
elseif(Osquare>=0.4*min(Square0,Square1)&&(Uwidth<image_w/45))
else
flag=0;%两个连通域属于不同字符
end
else flag=0;%两个连通域属于不同字符
end
if flag==1%经过上面判断,两个连通域属于同一个字符,进行连通域合并
Width0=Uwidth;%连通域宽度
Height0=Uheight;%连通域高度
Radio0=Width0/Height0;%连通域宽高比
Square0=Width0*Height0;%连通域面积
maxr=max(maxr,max(r1));
maxc=max(maxc,max(c1));
minr=min(minr,min(r1));
minc=min(minc,min(c1));
n=n+1;%指向下一个连通域
char_flag=1;
end
end %while(flag==1)的end
% Extract letter
n1=imgn(minr:maxr,minc:maxc);
% Resize letter (same size of template)
img_r=imresize(n1,[36 23]);
plot_flag=plot_flag+1;
%Uncomment line below to see letters one by one
% imshow(img_r);title(n);pause(0.5)
%-------------------------------------------------------------------
% Call fcn to convert image to text
letter=read_letter(img_r,num_letras);
% Letter concatenation
word=[word letter];
n=n+1;
end % while(n<=Ne)的end
%fprintf(fid,'%s\n',lower(word));%Write 'word' in text file (lower)
set(handles.edit1,'string',word);
word=[ ];
相关文章:

基于MATLAB的身份证号码识别系统
课题介绍 本课题为基于连通域分割和模板匹配的二代居民身份证号码识别系统,带有一个GUI人机交互界面。可以识别数十张身份证图片。 首先从身份证图像上获取0~9和X共十一个号码字符的样本图像作为后续识别的字符库样本,其次将待测身份证图像…...
【人工智能-初级】练习题:matplotlib基础练习30例
练习 1: 画折线图 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 25, 30, 40] 使用 plt.plot() 画出折线图,适用于连续数据的可视化 plt.plot(x, y) plt.xlabel(‘X 轴’) plt.ylabel(‘Y 轴’) plt.title(‘简单折线图’) plt.show() 练习 2: 画散…...

【002】基于SpringBoot+thymeleaf实现的蓝天幼儿园管理系统
基于SpringBootthymeleaf实现的蓝天幼儿园管理系统 文章目录 系统说明技术选型成果展示账号地址及其他说明源码获取 系统说明 基于SpringBootthymeleaf实现的蓝天幼儿园管理系统是为幼儿园提供的一套管理平台,可以提高幼儿园信息管理的准确性,系统将信息…...

nvm详解
本文借鉴转载于 nvm文档手册 文章目录 1.nvm是什么?2.nvm安装2.1 window上安装下载链接安装步骤 2.2 Mac上安装使用homebrew 安装 nvm 3.nvm使用指令 1.nvm是什么? nvm(Node Version Manager)是一个用于管理和切换不同版本 Node.…...

Lucene的概述与应用场景(1)
文章目录 第1章 Lucene概述1.1 搜索的实现方案1.1.1 传统实现方案1.1.2 Lucene实现方案 1.2 数据查询方法1.1.1 顺序扫描法1.1.2 倒排索引法 1.3 Lucene相关概念1.3.1 文档对象1.3.2 域对象1)分词2)索引3)存储 1.3.3 常用的Field种类 1.4 分词…...
11.3笔记
在C#中,静态类和普通类(实例类)有一些关键的区别: 实例化: 普通类:可以被实例化,即创建对象。每个对象都有自己的状态和方法。静态类:不能被实例化,它们不包含构造函数&a…...
数据结构之线段树
线段树 线段树(Segment Tree)是一种高效的数据结构,广泛应用于计算机科学和算法中,特别是在处理区间查询和更新问题时表现出色。以下是对线段树的详细解释: 一、基本概念 线段树是一种二叉搜索树,是算法竞…...

vue 快速入门
文章目录 一、插值表达式 {{}}二、Vue 指令2.1 v-text 和 v-html:2.2 v-if 和 v-show:2.3 v-on:2.4 v-bind 和 v-model:2.5 v-for: 三、生命周期四、Vue 组件库 Element五、Vue 路由 本文章适用于后端人员,…...

iframe视频宽度高度自适应( pc+移动都可以用,jq写法 )
注意:要引入jquery 可以直接使用弹框播放iframe 一、创建 index.html <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><title></title><style>.modal {/* 默认隐藏 */display: none;position: fixed;z-i…...

Observability:OpenTelemetry Elastic 分发简介
作者:来自 Elastic Alexander Wert•Miguel Luna•Bahubali Shetti Elastic 自豪地推出了 Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT),其中包含 Elastic 版本的 OpenTelemetry Collector 和多种语言 SDK,如 Python、Java、.NET 和 NodeJ…...

golang的RSA加密解密
参考:https://blog.csdn.net/lady_killer9/article/details/118026802 1.加密解密工具类PasswordUtil.go package utilimport ("crypto/rand""crypto/rsa""crypto/x509""encoding/pem""fmt""log"&qu…...
深度学习-梯度消失/爆炸产生的原因、解决方法
在深度学习模型中,梯度消失和梯度爆炸现象是限制深层神经网络有效训练的主要问题之一,这两个现象从本质上来说是由链式求导过程中梯度的缩小或增大引起的。特别是在深层网络中,若初始梯度在反向传播过程中逐层被放大或缩小,最后导…...
MVC(Model-View-Controller)模式概述
MVC(Model-View-Controller)是一种设计模式,最初由 Trygve Reenskaug 在 1970 年代提出,并在 Smalltalk 编程环境中得到了广泛应用。MVC 模式旨在实现用户界面和业务逻辑的分离,以增强应用程序的可维护性、可扩展性和复…...

数据结构 —— 红黑树
目录 1. 初识红黑树 1.1 红黑树的概念 1.2 红⿊树的规则 1.3 红黑树如何确保最长路径不超过最短路径的2倍 1.4 红黑树的效率:O(logN) 2. 红黑树的实现 2.1 红黑树的基础结构框架 2.2 红黑树的插⼊ 2.2.1 情况1:变色 2.2.2 情况2:单旋变色 2.2…...
《功能高分子学报》
《功能高分子学报》 中国标准连续出版物号:CN 31-1633/O6,国际标准连续出版物号:ISSN 1008-9357,邮发代号:4-629,刊期:双月刊。 《功能高分子学报》主要刊登功能高分子和其他高分子领域具有创新意义的学术…...

Linux特种文件系统--tmpfs文件系统
tmpfs类似于RamDisk(只能使用物理内存),使用虚拟内存(简称VM)子系统的页面存储文件。tmpfs完全依赖VM,遵循子系统的整体调度策略。说白了tmpfs跟普通进程差不多,使用的都是某种形式的虚拟内存&a…...

《基于STMF103的FreeRTOS内核移植》
目录 1.FreeRTOS资料下载与出处 1.1官网下载,网址:www.freertos.org 1.2在正点原子官网,任意STM32F1的开发板资料A盘里, 2.FreeRTOS移植重要文件讲解 2.1 FreeRTOS与FreeRTOS-Plus文件夹 2.2 Demo、Lincence、Source ●Demo文件…...
一七二、Vue3性能优化方式
Vue 3 的性能优化相较于 Vue 2 有了显著提升,利用新特性和改进方法可以更高效地构建和优化应用。以下是 Vue 3 的常见性能优化方法及示例。 1. 使用组合式 API (Composition API) Vue 3 引入的组合式 API,通过逻辑拆分和复用来实现更高效的代码组织和性…...

软件测试--BUG篇
博主主页: 码农派大星. 数据结构专栏:Java数据结构 数据库专栏:MySQL数据库 JavaEE专栏:JavaEE 软件测试专栏:软件测试 关注博主带你了解更多知识 目录 1. 软件测试的⽣命周期 2. BUG 1. BUG 的概念 2. 描述bug的要素 3.bug级别 4.bug的⽣命周期 5 与开发产⽣争执怎…...
Scikit-learn和Keras简介
一,Scikit-learn是一个开源的机器学习库,用于Python编程语言。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib这些科学计算库之上,提供了简单有效的数据挖掘和数据分析工具。Scikit-learn库包含了许多用于分类、回归、聚类和降维的算法,包括支…...

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端
目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
条件运算符
C中的三目运算符(也称条件运算符,英文:ternary operator)是一种简洁的条件选择语句,语法如下: 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true,则整个表达式的结果为“表达式1”…...
laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法
创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...

【Redis】笔记|第8节|大厂高并发缓存架构实战与优化
缓存架构 代码结构 代码详情 功能点: 多级缓存,先查本地缓存,再查Redis,最后才查数据库热点数据重建逻辑使用分布式锁,二次查询更新缓存采用读写锁提升性能采用Redis的发布订阅机制通知所有实例更新本地缓存适用读多…...

华为OD机考-机房布局
import java.util.*;public class DemoTest5 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseSystem.out.println(solve(in.nextLine()));}}priv…...

毫米波雷达基础理论(3D+4D)
3D、4D毫米波雷达基础知识及厂商选型 PreView : https://mp.weixin.qq.com/s/bQkju4r6med7I3TBGJI_bQ 1. FMCW毫米波雷达基础知识 主要参考博文: 一文入门汽车毫米波雷达基本原理 :https://mp.weixin.qq.com/s/_EN7A5lKcz2Eh8dLnjE19w 毫米波雷达基础…...
掌握 HTTP 请求:理解 cURL GET 语法
cURL 是一个强大的命令行工具,用于发送 HTTP 请求和与 Web 服务器交互。在 Web 开发和测试中,cURL 经常用于发送 GET 请求来获取服务器资源。本文将详细介绍 cURL GET 请求的语法和使用方法。 一、cURL 基本概念 cURL 是 "Client URL" 的缩写…...
前端中slice和splic的区别
1. slice slice 用于从数组中提取一部分元素,返回一个新的数组。 特点: 不修改原数组:slice 不会改变原数组,而是返回一个新的数组。提取数组的部分:slice 会根据指定的开始索引和结束索引提取数组的一部分。不包含…...

通过MicroSip配置自己的freeswitch服务器进行调试记录
之前用docker安装的freeswitch的,启动是正常的, 但用下面的Microsip连接不上 主要原因有可能一下几个 1、通过下面命令可以看 [rootlocalhost default]# docker exec -it freeswitch fs_cli -x "sofia status profile internal"Name …...