==============================================
haar + adboost, cnn,识别国内20多家银行的20多种银行卡，支持凸面和平面印刷字体
随着智能终端（智能手机及平板电脑）及移动通信（3G）的发展，原来运行在PC上的信息系统（如邮件系统、即时通信、网页浏览、协同办公、网络购物、社交网站、博客等）逐渐转移到智能终端设备上。可以预见未来几年60%以上的业务将会逐渐转移到智能终端系统上来。在这种背景下，杭州图铭科技有限公司推出基于Android 平台的银行卡号识别系统。
功能介绍 • 通过拍照界面，指导用户拍出合格证件图像。 • 采用文字识别（OCR）技术，自动识别银行卡信息（如卡号,卡所属银行等）. • 通过调用 识别功能Activity，实现其他应用程序接口调用。 • 识别银行卡种类，主要是国内外20多家银行的印刷字体（平面黑色字体卡类）和凸面字体银行卡(包括字符间距类型为6-13、4-4-4-4-3、4-4-4-4等类型)。
系统功能 • 对原图像进行倾斜矫正、抠图银行卡区域。 • 通过形态学和目前检测思路。对字符进行区域定位和单个字符分割。 • 对单个字符进行识别
说明：如果需要其他接口都可以封装出来 主接口 /调用识别之前先初始化一次/ int init_all ();
/* 调用识别，读取图像版本函数： picture_file-输入图像名字，支持bmp、jpg、png、tif等等； s_result为输出结果。 进行了很好的封装，客户只需要调用这个函数，会自动进行银行卡定位，银行卡矫正，银行卡号区域定位，银行卡单个字符分割识别，输出结果。 返回的int类型：为1表示是识别正确，为0就表示输入的是背景或者模糊的卡 或者卡不全*/ int recognise_from_pic ( char * picture_file, char *s_result );
/释放权值/ int release_all () ;
/摄像头版本识别从内存里面读取图像数据，进行识别。 camera_ID为前后相机ID， s_result为输出结果。/ int recognise_from_Camera( int camera_ID, char * s_result );
识别函数内部封装了 struct resultFinal //存识别结果和roi图像区域在原图中的位置 { string recString;//识别结果 float recPFinal; //识别的概率 }; resultFinal processingOneT(IplImage *src); //凸面字体识别，包括卡号定位和识别。 resultFinal processingOneP(IplImage *src); //印刷字体卡片识别，包括卡号定位和识别。
/* IplImage * image为输入图像； 返回recCharAndP为分割出来的单个银行卡号字符的识别结果 struct recCharAndP { float recP;//识别的概率 char recChar; //识别结果 }; */ recCharAndP RecSingleChar(IplImage * image);
凸面字符定位函数接口： /* Mat & source,输入的原始图像； 返回Mat类型为定位分割出来的银行卡号区域*/ Mat findNum(Mat &source);
/* Mat &imageRGB为输入图像； 返回vector为分割出来的单个银行卡号字符*/ vector BankCard::findNum( Mat &imgRGB )
印刷体字符定位函数接口： /* IplImage * source,输入的原始图像； 返回IplImage 类型为定位分割出来的银行卡号区域/ IplImage *findNum(IplImage *source);
/* IplImage *image, IplImage * imageRGB为输入图像； 返回vector< IplImage >为分割出来的单个银行卡号字符/ vector< IplImage *> findChar(IplImage *imageRGB);
图像处理部分函数接口： /检测输入的图像是否为矩形卡片图像， m_im为输入图像， str如果为“1111”，表示输入图像是矩形卡片图像。/ void vifLine(IplImage * m_im,char * str);
IplImage *jiaozheng2(IplImage *res_im);//对倾斜图像进行矫正，并返回矫正过的图像
坐标点 /输出原始图像的待矫正的四个顶点 res_im为输入图像， vectorcv::Point2f待矫正的顶点。/ vectorcv::Point2f getCardCornersPt(IplImage *res_im);
结果显示接口 /将识别结果画在目标函数图像上， m_im为输入图像， result为识别结果/ IplImage * showResult (IplImage *res_im, string result);
卡类型添加接口 /统计不到的卡类型添加到库里面 num为输入卡类型数组 length为该数据长度/ addCardType (char* num, int length);
1、提供的sdk是什么形式的？如*.so、apk？ 算法是采用C、C++开发的，JNI交叉编译成*.so，然后提供接口给贵司调用。
2、提供的接口函数使用大致流程？ 首先调用init_all初始化权值，之后直接调用相关封装好的函数recognise_from_Camera就可以识别输出结果，app退出时，调用release_all释放权值。
图像版本： 调用识别之前先初始化一次： int init_all ()
之后可以调用识别，其中读取图像版本函数为：picture_file-输入图像名字，支持bmp、jpg、png、tif等等；s_result为输出结果。 int recognise_from_pic ( char * picture_file, char *s_result )
释放权值 int release_all ()
相机扫描版本： 摄像头版本识别从内存里面读取图像数据，进行识别。camera_ID为前后相机ID，s_result为输出结果。 int recognise_from_Camera( int camera_ID, char * s_result )
3、能否函数介绍一下具体重要接口函数参数，如图像分析部分？ recognise_from_pic进行了很好的封装，客户只需要调用这个函数，会自动进行银行卡定位，银行卡矫正，银行卡号区域定位，银行卡单个字符分割识别，输出结果。 定位矫正函数： void vifLine(IplImage * m_im,char * str); //检测输入的图像是否为矩形卡片图像，m_im为输入图像，str如果为“1111”，表示输入图像是矩形卡片图像。 IplImage *jiaozheng2(IplImage *res_im); //对输入的图像进行矫正，并返回矫正过的图像。
识别函数内部封装了 struct resultFinal //存识别结果和roi图像区域在原图中的位置 { string recString;//识别结果 float recPFinal;//识别的概率 }; resultFinal processingOneT(IplImage *src);凸面字体识别，包括卡号定位和识别。 resultFinal processingOneP(IplImage *src);印刷字体卡片识别，包括卡号定位和识别。 以上接口客户不用关心，如果客户有需要我们也可以提供。
4、贵公司系统使用系统资源情况（具体些）？ 具体的没有详细测试过，但是在iPhone4s，三星，小米，VIVO等多款手机上测试过可以正常运行。机器配置1.5GHz以上，识别一张图片1.5秒左右
5、如sdk出错，能否保证我们系统正常使用？ 目前测试没有内存溢出，空指针的问题，基本上没有错误发生。
6、如果我们想在此sdk基础上做提示，能否开发更多更下层接口？ 有需要接口都可以开放，包括图像预处理，卡号定位，识别结果显示在图像上，等等。
7、目前sdk有什么技术问题，如准确率、光线（不稳定部分）？ 目前SDK支持国内大部分常见的卡类型，包括 7 4 7\4 4 4 4\6 5 8\19\6 10\4 3 8 1\6 5 3 2\6 12\6 4 4 4\7 4 7 \4 4 4 1 \6 6 6 其他类型暂时没有碰到，碰到可以扩展加入进去。 目前对卡的识别，光线和阴影应该都可以出来，特别是复杂背景也可以处理识别，准确率之前测试30张卡片错1张。 唯一的问题就是速度上比支付宝慢一点。
8、目前产品接口到什么底层（如准底层的像数处理层、图像处理层、应用接口层）： 由于SDK是采用标准C、C++开发的，方便移植到windows，linux，Android，ios等系统上，除了对图像的一些预处理矫正用到了开源的OpenCV之外，其他定位、检测，识别，都是我司独立开发的C、C++算法。算法模块接口根据客户需求提供，包括最底层的像素处理，图像处理，检测、识别、应用等。 以Android JNI为例我们会提供完整的MK示例文件，接口头文件和*.so。
欢迎交流：加QQ群 图像处理分析机器视觉 109128646