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UIImageUIImage *numberImage = MatToUIImage(resultImage); |
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原文链接：http://blog.csdn.net/xiaozhuanddapang/article/details/53185888
