基于OPENCV的身份证图像信息提取研究与实现
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 光学字符识别现状 | 第11-12页 |
| 1.3 数字识别 | 第12-13页 |
| 1.4 字符识别的基本流程 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 系统功能设计及实验环境 | 第16-21页 |
| 2.1 系统目标和系统设计总方案 | 第16-17页 |
| 2.2 系统框架中模块详细分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 身份证图像预处理 | 第17页 |
| 2.2.2 身份证图像区域分割 | 第17-18页 |
| 2.2.3 身份证号码分割 | 第18页 |
| 2.2.4 身份证号码识别 | 第18-19页 |
| 2.3 系统实现环境介绍 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 身份证图像预处理 | 第21-30页 |
| 3.1 图像预处理 | 第21页 |
| 3.2 灰度化 | 第21-23页 |
| 3.3 二值化 | 第23-25页 |
| 3.4 图像归一化 | 第25-26页 |
| 3.5 反转图像校正 | 第26-28页 |
| 3.6 图像去噪 | 第28-29页 |
| 3.7 本章小节 | 第29-30页 |
| 第四章 身份证图像的区域与字符分割 | 第30-39页 |
| 4.1 区域和字符分割思路 | 第30页 |
| 4.2 初始连通域的形成 | 第30-31页 |
| 4.3 基于连通域的信息提取 | 第31-35页 |
| 4.3.1 检测轮廓 | 第31-32页 |
| 4.3.2 绘制轮廓 | 第32-34页 |
| 4.3.3 提取区域信息 | 第34-35页 |
| 4.4 筛选区域信息 | 第35-36页 |
| 4.4.1 排出干扰信息 | 第35页 |
| 4.4.2 提取人像信息 | 第35页 |
| 4.4.3 提取身份证号信息 | 第35页 |
| 4.4.4 提取文字信息 | 第35-36页 |
| 4.5 字符分割 | 第36-37页 |
| 4.5.1 字符轮廓检测 | 第36页 |
| 4.5.2 字符轮廓绘制 | 第36页 |
| 4.5.3 字符轮廓定位 | 第36-37页 |
| 4.5.4 字符轮廓提取 | 第37页 |
| 4.5.5 字符归一化 | 第37页 |
| 4.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 身份证号码识别 | 第39-42页 |
| 5.1 模板匹配 | 第39页 |
| 5.2 字符识别 | 第39-41页 |
| 5.2.1 字符模板制作 | 第39页 |
| 5.2.2 字符模板匹配 | 第39-41页 |
| 5.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 身份证号识别原型系统设计与实现 | 第42-46页 |
| 6.1 系统软件设计 | 第42-45页 |
| 6.1.1 系统配置 | 第42页 |
| 6.1.2 底层代码 | 第42页 |
| 6.1.3 用户界面设计 | 第42-44页 |
| 6.1.4 数据库的设计 | 第44-45页 |
| 6.2 测试与分析 | 第45-46页 |
| 第七章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 7.1 本文总结 | 第46页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 在读期间论文发表 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
