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本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集#xff0c;采用OpenCV库的函数进行图像处理#xff0c;并通过神经网络进行模型训练。最终实… 目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python环境TensorFlow 环境OpenCV环境 相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言
本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集采用OpenCV库的函数进行图像处理并通过神经网络进行模型训练。最终实现对常规银行卡号的智能识别和输出。
首先通过网络获取了多样化的银行卡数据集其中包含各种类型和设计的银行卡图像。这些图像数据将作为训练集和测试集用于训练智能识别模型。
其次利用OpenCV库的功能项目对银行卡图像进行处理。包括图像增强、边缘检测、文本定位等技术以优化图像并提高卡号的提取准确性。
接下来通过神经网络进行模型训练。神经网络采用深度学习框架TensorFlow通过学习大量银行卡图像使模型能够理解和准确识别不同银行卡号的模式和特征。
最终训练完成的神经网络模型能够智能地识别并输出常规银行卡号。这使得在图像中提取卡号的过程更为自动化和高效。
总体而言本项目集成了数据采集、图像处理和深度学习技术为银行卡号的智能识别提供了一种先进的解决方案。这对于自动化银行卡信息提取的场景如金融服务或身份验证系统具有潜在的实际应用价值。
总体设计
本部分包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。 系统流程图
系统流程如图所示。 运行环境
本部分包括Python环境、TensorFlow环境和OpenCV环境。
Python环境
需要Python 3.6及以上配置在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需环境的配置下载地址为https://www.anaconda.com/也可下载虚拟机在Linux环境下运行代码。
鼠标右击“我的电脑”单击“属性”选择高级系统设置。单击“环境变量”找到系统变量中的Path单击“编辑”然后新建将Python解释器所在路径粘贴并确定。
TensorFlow 环境
安装方法如下
打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config -set show_channel_urls yes创建Python 3.5的环境名称为TensorFlow此时Python版本和后面TensorFlow的版本有匹配问题此步选择Python 3.x。
conda create -n tensorflow python3.5有需要确认的地方都输入y。在Anaconda Prompt中激活TensorFlow环境:
conda activate tensorflow安装CPU版本的TensorFlow
pip install -upgrade --ignore -installed tensorflow测试代码如下
import tensorflow as tf
hello tf.constant( Hello, TensorFlow! )
sess tf.Session()
print sess.run(hello)
# 输出 bHello! TensorFlow安装完毕。
OpenCV环境
下载地址为https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。输入import进入CMD命令行创建任意一个.py文件输入以下命令
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple未报错即表示安装成功。
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