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IOS身份证识别（OCR源码）详解及实例代码

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 25 4
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这篇CFSDN的博客文章IOS身份证识别（OCR源码）详解及实例代码由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

IOS身份证识别（OCR源码）详解 。

最近项目用到身份证识别，在github上搜了一堆demo，在Google上找了一堆代码，有能识别出证件照的，但是都是打包成.a的静态库，没有源码，我努力吃了几天书，有了一点研究成果，现在贴出来与大家分享，要是有更好的方法，希望大神指正，共同探讨解决方案。（以下代码本人亲测可用，正在进一步探索智能识别，如有兴趣，请加入） 。

这里用到了两个开源库：OpenCV、TesseractOCRiOS,两个语言包chi_sim、eng。身份证识别的流程主要有：灰度化，阀值二值化，腐蚀，轮廓检测，取出身份证号码区域，TesseractOCR识别文字.

身份证识别核心源码:

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UIImage * image = [UIImage imageNamed:@ "abc.png" ];
 
//将UIImage转换成Matcv::Mat resultImage;
 
UIImageToMat(image, resultImage);
 
//转为灰度图
 
cvtColor(resultImage, resultImage, 6);
 
//利用阈值二值化
 
cv::threshold(resultImage, resultImage, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);
 
//腐蚀，填充（腐蚀是让黑色点变大）
 
cv::Mat erodeElement = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(140,140));
 
cv::erode(resultImage, resultImage, erodeElement);
 
//轮廊检测std::vector> contours;
 
//定义一个容器来存储所有检测到的轮廊
 
cv::findContours(resultImage, contours, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0));
 
//取出身份证号码区域
 
std::vectorrects;cv::Rect numberRect = cv::Rect(0,0,0,0); std::vector>::const_iterator itContours = contours.begin();
 
for ( ; itContours != contours.end(); ++itContours) {
 
cv::Rect rect = cv::boundingRect(*itContours);
 
rects.push_back(rect);
 
NSLog(@ "位置分别为:x=%d,y=%d,width=%d,height%d" ,rect.x,rect.y,rect.width,rect.height);
 
//算法原理：如果新的区域范围宽度大于已赋值区域宽度，并且宽度为高度的五倍则赋予新值
 
     if (rect.width > numberRect.width && rect.width > rect.height * 5 && rect.height > 200 && rect.height < 300) {
 
     numberRect = rect;
 
     }
 
}
 
//定位成功成功，去原图截取身份证号码区域，并转换成灰度图、进行二值化处理
 
cv::Mat matImage;
 
UIImageToMat(image, matImage);
 
resultImage = matImage(numberRect);
 
cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
 
cv::threshold(resultImage, resultImage, 80, 255, CV_THRESH_BINARY);
 
//将Mat转换成UIImage
 
UIImage *numberImage = MatToUIImage(resultImage);

感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！ 。

原文链接：http://blog.csdn.net/xiaozhuanddapang/article/details/53185888 。

最后此篇关于IOS身份证识别（OCR源码）详解及实例代码的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于IOS身份证识别（OCR源码）详解及实例代码的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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