%身份证识别程序。识别身份证上面的身份证号码，并且单独提取出来，形成一副仅剩身份证号码的二值区域图像 clc;
clear all; close all;
A=imread('E:\\张强\\matlab程序调试2015\\matlab\\id_indentification_pic.jpg'); %读入图像
I1=rgb2gray(A); %灰度处理，自动取值二值化 level=graythresh(I1); I2=im2bw(I1,level); I3=~I2; figure;
imshow(I3);
I4=bwareaopen(I3,25); %去除小面积区域（降噪） I=~I4; % figure;
% imshow(I4);
[y x]=size(I); %先确定身份证号码所在的大概区域(身份证号码都在身份证的右下角） A2=imcrop(I,[x/3 y/2 2*x/3 y/2]); % figure;
% imshow(A2);
se = strel('square',40); %进行开运算，使图像形成几个连通域 bw= imopen(A2,se); % figure;
% imshow(bw);
%%%%%%寻找连通域的边缘，并且把每个连通域的边界画出来 [B,L] = bwboundaries(bw,4); %使用了函数bwboundaries figure;
imshow(label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5]));%label2rgb 把标签矩阵转化为彩色图像 hold on ;
for k = 1:length(B) boundary = B{k};
plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'r','LineWidth',2); %将物体的边界画出来 end
% 找到每个连通域的质心及面积
stats = regionprops(L,'Area','Centroid');
%%%%%% 循环历遍每个连通域的边界，得到匹配度特征范围内的物体（即截出身份证号码的位置图片） for k = 1:length(B)
boundary = B{k};% 获取一条边界上的所有点
程序调试~网上例子
delta_sq = diff(boundary).^2; % 计算边界周长
perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));% 计算边界周长 area = stats(k).Area; % 获取边界所围面积 metric =80*area/perimeter^2; % 计算匹配度
% 要显示的匹配度字串
metric_string = sprintf('%2.2f',metric); %在图上显示字符串（匹配度的值）
%%%%%% 标记出匹配度接近1的连通域（只有匹配度在0.8与1.1之间的连通域才画出来）
if metric >= 0.8 && metric <= 1.1 centroid = stats(k).Centroid;
plot(centroid(1),centroid(2),'ko'); %将对应的质心画出来
% 提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域 goalboundary = boundary;
s = min(goalboundary, [], 1); %%%怎么有两个参数 e = max(goalboundary, [], 1);
%将目标区域分别向两侧延伸7个像素
goal = imcrop(A2,[s(2)-7 s(1) e(2)-s(2)+14 e(1)-s(1)]); end
% 显示匹配度字串
text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,... metric_string,'Color','g',... 'FontSize',14,'FontWeight','bold'); end
goal = ~goal; %将目标区域进行反处理 figure,imshow(goal)
%%%%将18个字符单独一一截取出来，并且显示在同一个figure中 %求出目标区域的长度，并且求出等分为18个字符之后的长度 cs=size(goal,2); sz=cs/18;
%定义变量t1、t2,分别为每个切割的起点和终点，以及它们的计算方法 t1=(0:17)*sz+1; t2=(1:18)*sz;
%%%%将字符单独切割出来，并且显示在同一个figure中 figure; k=0;
%将目标区域从左至右开始切割提取（对每一个单一的字符块做相应处理（对应字符块的矩阵做相应处理））
for i=1:18 %每个身份证上的身份证号码都有18个字符 % temp=goal(:,t1(i):t2(i), :); temp=goal(:,t1(i):t2(i));
temp=bwareaopen(temp,20); %对切割后的图像做降噪处理（去除小面积区域）
temp=id_identification_qiege(temp); %调用自己编写的子函数（对图像进一步处理，去除每个字符周围的全零行）
temp=imresize(temp,[30,20]); %对temp进行缩放，缩放到指定[30,20]的尺寸。指定宽度和高度 k=k+1;
subplot(1,18,k); imshow(temp); end
%在一个窗口同时显示最后得到的字符 自己编写的子函数
%定义函数功能切割
function e=id_identification_qiege(d) [m,n]=size(d); %确定图像大小
top=1;bottom=m;left=1;right=n; %初始定义top bottom left right
%从第一行开始，自上而下，如果此行的和为0且top<=m ，则top自加一 %当不全是零的时候结束
while sum(d(top,:))==0 && top<=m top=top+1; end
%从最后一行开始，自下而上，如果此行的和为0且bottom>=1，则bottom自减一 %当不全是零的时候结束
while sum(d(bottom,:))==0 && bottom>=1 bottom=bottom-1; end
%从第一列开始，自左而右，如果此行的和为0且left<=n，则left自加一 %当不全是零的时候结束
while sum(d(:,left))==0 && left<=n left=left+1; end
%从最后一列开始，自右而左，如果此行的和为0且left<=n，则right自减一 %当不全是零的时候结束
while sum(d(:,right))==0 && left<=n right=right-1; end
%确定切割范围 dd=right-left; hh=bottom-top;
e=imcrop(d,[left top dd hh]);