欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理进阶版②付费专栏Matlab图像处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、背景简介近几年来我国互联网金融飞速发展网上资金交易逐渐成为日常生活中的主流消费方式。在进行网上资金操作时往往涉及到对银行卡的操作。在输入银行卡号时若能通过银行卡图像直接快速准确识别出银行卡号其在电子支付的便利性、安全性等方面的应用将会给人们的生活带来更大的便利。今天就给大家展示一下如何使用matlab如何识别银行卡号。⛄二、部分源代码%训练银行卡样本集(输入向量和目标向量)----htyclc;clear;close alltrainNum4;for classnum0:9for kk0:trainNum-1%p1ones(28,28);% 初始化28×28的二值图像像素值(全白)switch classnumcase 0m strcat(‘train\0’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 1m strcat(‘train\1’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 2m strcat(‘train\2’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 3m strcat(‘train\3’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 4m strcat(‘train\4’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 5m strcat(‘train\5’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 6m strcat(‘train\6’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 7m strcat(‘train\7’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 8m strcat(‘train\8’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 9m strcat(‘train\9’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)endximread(m,‘jpg’);% 读入训练样本图像文件if(length(size(x))2)xrgb2gray(x);end% [labels,bw]KmeansSg(x,3);% if(classnum0||classnum4)% [L, num] bwlabel(bw, 8);% for i1:num% if(size(find(Li))300)% bw(Li)0;% end% end% end% figure;% imshow(bw,[]);% bwOtsu(x);% bwedge(x,‘canny’);% bwim2bw(x,0.25);% 将读入的训练样本图像转换为二值图像% figure;% imshow(bw,[]);% bwim2uint8(bw);bwimresize(x,[28,28]);% figure;% imshow(bw,[]);% [i,j] find(bw0);% 寻找二值图像中像素值为0(黑)的行号和列号% iminmin(i);% 寻找二值图像中像素值为0(黑)的最小行号% imaxmax(i);% 寻找二值图像中像素值为0(黑)的最大行号% jminmin(j);% 寻找二值图像中像素值为0(黑)的最小列号% jmaxmax(j);% 寻找二值图像中像素值为0(黑)的最大列号% bw1bw(imin:imax,jmin:jmax);% 截取图像像素值为0(黑)的最大矩形区域% % rate28/max(size(bw1));% 计算截取图像转换为28×28的二值图像的缩放比例(由于缩放比例% % 大多数情况下不为28的倍数,所以可能存在转换误差)% bw1imresize(bw1,[28,28]);% 将截取图像转换为28×28的二值图像% % [i,j]size(bw1);% 转换图像的大小% % i1round((28-i)/2);% 计算转换图像与标准28×28的图像的左边界差% % j1round((28-j)/2);% 计算转换图像与标准28×28的图像的上边界差% % p1(i11:i1i,j11:j1j)bw1;% 将截取图像转换为标准的28×28的图像% p1bw1;% p1 -1.p1ones(28,28);% 反色处理 % 以图像数据形成神经网络输入向量% for m0:27% p(m281:(m1)28,kk1)bw(1:28,m1);% end % 形成神经网络目标向量train_x(:,:,kk1trainNumclassnum)bw;train_y(kk1trainNum*classnum,classnum1)1;%训练样本标签endend% for kk0:9% m strcat(‘train_nums\num’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)% ximread(m,‘jpg’);% 读入训练样本图像文件% bwim2bw(x,0.5);% 将读入的训练样本图像转换为二值图像% bwim2uint8(bw);% bwimresize(bw,[28,28]);% train_x(:,:,kk27)bw;% train_y(kk27,kk27)1;%训练样本标签% end%汉字单独训练% for kk0:6% m strcat(‘train_word\hanzi’,int2str(kk1),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)% ximread(m,‘jpg’);% 读入训练样本图像文件% bwim2bw(x,0.5);% 将读入的训练样本图像转换为二值图像% bwim2uint8(bw);% bwimresize(bw,[28,28]);% train_x(:,:,kk1)bw;% train_y(kk1,kk1)1;%训练样本标签% endtestNum1;test_yzeros(10,5);trainNum0;%重新限制for classnum10:9for k0:testNum-1%p2ones(28,28);% 初始化28×28的二值图像像素值(全白)switch classnum1case 0m2 strcat(‘test\0’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 1m2 strcat(‘test\1’,int2str(k1trainNum)‘,’.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 2m2 strcat(‘test\2’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 3m2 strcat(‘test\3’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 4m2 strcat(‘test\4’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 5m2 strcat(‘test\5’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 6m2 strcat(‘test\6’,int2str(k1trainNum)‘,’.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 7m2 strcat(‘test\7’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 8m2 strcat(‘test\8’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)case 9m2 strcat(‘test\9’,int2str(k1trainNum),‘.jpg’);% 形成训练样本图像的文件名(0259.bmp)endximread(m2,‘jpg’);% 读入训练样本图像文件if(length(size(x))2)xrgb2gray(x);end⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]俞新星,任勇,史梦安,支佳雯.基于数字图像处理的银行卡号识别算法研究[J].电脑与信息技术. 2020,28(03)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合