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BankCardOCR:利用CTPN和CRNN技术构建的银行卡号识别系统(包含源码)。

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简介:
银行卡OCR系统采用CTPN和CRNN技术,专注于银行卡号的精准识别。首先,该系统在Windows 10操作系统上进行开发和运行。其次,项目涉及开发工具和软件的详细配置:PyCharm作为主要的开发环境;Python 3.5版本作为编程语言;TensorFlow 1.13.1与张量流GPU 1.13.1、cuDNN 7.4以及CUDA 10.0一同使用,以提升计算效率;Jupyter Notebook用于代码编写和实验;WebStorm则作为辅助的集成开发环境。最后,运行环境的搭建包括:安装Python 3.5及更高版本,并设置系统环境变量,通过pip命令安装必要的第三方库,从而能够使用cmd命令行执行Python命令。此外,还安装了tensorflow 1.13.1或tensorflow-gpu(1.13.1),cuDNN(7.4),CUDA(10.0)等关键组件,同时安装了matplotlib 3.0.3、easydict 1.9、pyyaml 5.1 和opencv_python 4.0。

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客服
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  • BankCardOCR:采CTPNCRNN实现
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    简介:BankCardOCR是一款高效的银行卡号识别系统,运用了CTPN和CRNN先进技术,能够准确提取图像中的卡号信息,并提供完整源代码供开发者参考学习。 银行卡OCR基于CTPN和CRNN实现的银行卡号识别系统。 一、开发与运行环境:Windows 10操作系统; 二、开发工具及软件介绍: 1. PyCharm; 2. Python3.5; 3. TensorFlow 1.13.1 / 张量流 GPU 版本 1.13.1,cuDNN7.4,CUDA 10.0; 4. Jupyter笔记本; 5.WebStorm。 三、运行环境配置: 1. 安装Python3.5及以上版本,并设置系统环境变量。可以通过pip命令安装第三方库,从而可以在cmd命令行中执行python命令。 2. 使用pip命令安装以下Python第三方库:TensorFlow 1.13.1或tensorflow-gpu(1.13.1),cuDNN7.4,CUDA 10.0,matplotlib 3.0.3,easydict 1.9,pyyaml 5.1以及opencv-python 4.0。
  • Card-CRNN-CTPN:结合CTPNCRNN(基于约90%数据测试图片)
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    本研究提出了一种结合CTPN与CRNN技术的新型银行卡号识别模型Card-CRNN-CTPN,针对近90%数据集中的测试图像进行效果验证。 更多问题参考HOW TO USE setup环境配置: Ubuntu 18.04 + CUDA 8.0.61 + GeForce GTX 960M + NVIDIA Driver 430.14 + Python3.6 + Tensorflow-gpu git clone https://github.com/bay1/card-crnn-ctpn.git python3 -m virtualenv venv source venv/bin/activate # 激活虚拟环境 pip install -r requirements.txt some-package # 安装项目依赖,指定清华源 配置warpctc-pytorch项目中用到了,需要我们手动安装。注意这里的命令需要在Python虚拟环境中执行。
  • OpenCV模板匹配实现信
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    本项目采用OpenCV库及模板匹配算法,旨在高效准确地从图像中识别并提取信用卡与银行卡号码信息,为自动化金融数据处理提供技术支持。 基于OpenCV与模板匹配技术实现信用卡、银行卡号的识别。
  • 使 QT、OpenCV OCR 身份证
    优质
    本项目采用QT开发环境结合OpenCV计算机视觉库及OCR技术,实现高效准确地识别与提取身份证号码和银行卡号信息的功能。 此demo程序包含使用QT调用opencv对图像进行灰度处理、二值化、形态学操作(如腐蚀和膨胀)以获取识别区域,并将该区域交给OCR进行文本识别的功能。
  • 基于深度学习
    优质
    本项目研发了一套高效精准的银行卡卡号识别系统,采用先进的深度学习算法自动识别各类银行卡上的卡号信息,在金融领域具有广阔的应用前景。 基于YOLO和CRNN的银行卡卡号识别系统
  • PythonOpenCVYolov7及教程).zip
    优质
    本资源提供一个基于Python、OpenCV与Yolov7模型实现的银行卡自动识别系统,附带完整源代码和详细使用教程。 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。涵盖STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web编程语言以及C#等项目代码。 【项目质量】:所有提供的源码均经过严格测试,确保可以直接运行且功能正常后才上传发布。 【适用人群】:适合于希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计项目、课程作业、大作业任务或者工程实训等初期阶段的项目立项工作。 【附加价值】:每个项目的源码都具有较高的学习参考价值,同时也可以直接拿来修改和复刻使用。对于有一定基础的研究人员来说,在已有代码基础上进行二次开发或功能扩展将更加得心应手。 【沟通交流】:在遇到任何问题时欢迎随时与博主联系,博主会及时给予解答和支持。我们鼓励下载并积极应用这些资源,并希望所有用户能够互相学习、共同进步。
  • 基于深度学习
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    本系统采用先进的深度学习算法,精准高效地识别各类银行卡号信息。通过大量数据训练模型,确保在各种复杂背景下也能准确无误地完成识别任务。 该项目基于CNN,并配有GUI界面。使用TensorFlow框架,数据集已划分成训练集和测试集,且训练集已完成标签标注。直接运行demo.py文件即可,根据需要下载所需的包以确保程序正常运行。
  • MATLAB分割实现数字【附带Matlab 312期】.mp4
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    本视频详细介绍了使用MATLAB开发的一种高效算法,专门用于银行卡号的自动识别与提取。通过先进的图像处理和模式识别技术,该方法能够准确快速地从各种复杂背景中分离出卡号信息。附带的312期Matlab源码可帮助学习者深入理解并实践这一创新解决方案。 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等待程序完成以获取结果; 若需进一步帮助或服务,请通过私信联系博主或者查看相关博客文章中的联系方式。 若要了解关于博客或其他资源的信息,请参照相应的内容说明。
  • Python实现
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    本项目采用Python编写源代码,开发了一套高效的银行卡号识别系统,能够精准地从文本中提取出各类银行卡信息,并确保数据安全。 银行卡号识别系统Python源代码可以用于检测文本中的银行卡号码,并对其进行处理或加密以保护用户信息安全。此程序通常使用正则表达式来匹配常见的银行卡格式,并可能包含额外的功能,如验证算法检查卡的有效性等。 重写时未提及任何联系方式、网址或其他敏感信息。
  • 名称
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    介绍如何通过分析银行卡号来识别不同银行发行的银行卡类型,帮助用户快速准确地判断卡片所属银行。 通过银行卡号识别银行卡名称的方法在说明文档中有详细描述,使用者可以轻松实现这一需求。该文档包含了小程序和H5的调用方法。