如何用Opencv给韦小宝的身份证透视变换

这篇文章给大家介绍如何用Opencv给韦小宝的身份证透视变换，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

有时候我们项目上需要身份证识别，但是有的人拍的身份证不是倒的，就是歪的。让后台去识别很麻烦，经常识别不准。但有了 opencv 的透视变换，你再怎么歪，我也能帮你矫正过来。

透视变换原理

透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。如图所示

JAVA 实现

首先获取身份证四个点的坐标，https://uutool.cn/img-coord/ 这个网站可以在线获取图片坐标，实际在项目的时候，这四个点的坐标可以让前端传递给你。

import org.opencv.core.*;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import org.opencv.utils.Converters;import java.util.List;public class PerspectiveTransform {    public static void main(String[] args) {        String srcImgPath = "/home/IdeaProjects/opencv-java/src/main/resources/2020-09-13_11-55.png";        String x1 = "104,278";        String x2 = "523,49";        String x3 = "652,235";        String x4 = "223,491";        String destImgPath = "/home/IdeaProjects/opencv-java/src/main/resources/test5.png";        perspectiveTransform(srcImgPath,x1,x2,x3,x4,destImgPath);    }    private static void perspectiveTransform(String srcImgPath,String x1, String x2,                                             String x3,String x4, String destImgPath){        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);        Mat src = Imgcodecs.imread(srcImgPath);        // 读取图像到矩阵中,取灰度图像        if (src.empty()) {            return;        }        try {            Mat dst = new Mat();            List listSrcs = java.util.Arrays.asList(getPoint(x1), getPoint(x2),                    getPoint(x3), getPoint(x4));            Mat srcPoints = Converters.vector_Point_to_Mat(listSrcs, CvType.CV_32F);            List listDsts = java.util.Arrays.asList(new Point(0, 0), new Point(1011, 0),                    new Point(1011, 638), new Point(0, 638));            Mat dstPoints = Converters.vector_Point_to_Mat(listDsts, CvType.CV_32F);            Mat perspectiveMmat = Imgproc.getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);            Size size = new Size(new Point(1011, 638));            Imgproc.warpPerspective(src, dst, perspectiveMmat, size, Imgproc.INTER_LINEAR);            Mat gray = gray(dst);            Imgcodecs.imwrite(destImgPath, gray);        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }    }    private static Point getPoint(String points) {        if (points == null || "".equals(points)) {            throw new NullPointerException("坐标参数为空");        }        String[] split = points.split(",");        if (split.length == 0) {            throw new NullPointerException("坐标参数为空");        }        return new Point(Double.valueOf(split[0]), Double.valueOf(split[1]));    }    /**     * 作用：灰度化     *     * @param src Mat矩阵图像     * @return     */    public static Mat gray(Mat src) {        Mat gray = new Mat();        if (src.channels() == 3) {            Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);            src = gray;        } else {            System.out.println("The Image File Is Not The RGB File!");        }        return src;    }}

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