OpenCV-Python实战教程：信用卡数字识别
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简介：
本教程详细讲解了使用OpenCV和Python进行图像处理的基础知识，并通过实际案例教授如何构建一个能够自动识别信用卡上的数字的应用程序。
信用卡数字识别项目的逻辑如下：一个合格的项目组织者或执行者需要从整体架构上掌握该项目，并对整个项目流程有一个全面的理解。
一、项目需求：
1. 为已知的各种信用卡设计模板，用于匹配其他未知但类似的卡片。
2. 收集多种类型的信用卡样本，以测试识别算法的准确性和鲁棒性。
二、项目流程
① 数据预处理阶段：
1）读取图像并进行灰度化和二值化处理。
2）绘制轮廓图以便后续分析。
3）对所有检测到的轮廓按照从左至右的原则进行排序。
4）保存经过上述步骤处理后的数据以备后用。
② 图像识别阶段：
5）输入待处理的新图像，并将其转化为灰度模式。
6）执行预处理操作，包括但不限于以下内容：
a) 对于每个检测到的轮廓应用顶帽变换来去除不必要的噪声干扰；
b) 进行形态学闭运算以确保所有相关部分被粘连在一起，从而更容易识别出目标区域。
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