本文研究并实现了一种基于图像处理和模板匹配的银行卡号识别系统。

项目信息

编号：PCV-4
大小：8.6M

运行条件

Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9

需要安装依赖包：
– pip install pyqt5==5.15.10
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install numpy==2.0.0
– pip install imutils==0.5.4

项目介绍

系统通过摄像头或扫描设备获取银行卡图像，利用图像预处理技术进行灰度化、礼帽操作、边缘检测及闭操作等处理步骤，然后通过轮廓检测和筛选定位银行卡号区域。接着，系统使用模板匹配方法对分割出的字符进行识别。

实验结果表明，该系统在各种条件下对银行卡号的识别具有较高的准确性和稳定性，展示了良好的应用前景。

项目报告

Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对card_re_main.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

– 运行card_re_main.py

项目文档

Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知