直接运行程序会报错：
usage: ocr_template_match.py [-h] -i IMAGE -t TEMPLATE
ocr_template_match.py: error: the following arguments are required: -i/–image
1、找到如图所示位置，点击script parameters 进行参数设置
2、参数的内容设置如下，导入匹配图片的位置和待匹配图片，其中两张图片均在python文件夹下的images中
信用卡图片：
匹配模板：
这个代码的通用性不强，对于匹配模板要求较高，并且匹配效率较低，可以应用在汽车车牌的匹配中。
代码如下：
ocr_template_match.py
# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils
# 设置参数,设置输入的图片的位置
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
help="path to input image")
ap.add_argument("-t", "--template", required=True,
help="path to template OCR-A image")
args = vars(ap.parse_args())
# 指定信用卡类型
FIRST_NUMBER = {
"3": "American Express",
"4": "Visa",
"5": "MasterCard",
"6": "Discover Card"
}
# 绘图展示，定义一个显示图像的函数，方便后期输出每一步的图像
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 读取一个模板图像，即用来匹配的数字模板，0-9
img = cv2.imread(args["template"])
cv_show('img',img)
# 灰度图 讲输如的模板图像变成灰度图像，即将像素归一化处理
ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('ref',ref)
# 二值图像 将模板图像二值化，将原图像取反
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cv_show('ref',ref)
# 计算轮廓
#cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图）,cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保留终点坐标
#返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓 hierachy（所有的轮廓）
refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#drawCountours绘制轮廓 三个参数分别为，被绘制的图像，获取的轮廓信息，-1表示所有的图像的轮廓，颜色标记为R，
cv2.drawContours(img,refCnts,-1,(0,0,255),3)
cv_show('img',img)
#输出refcnts的形状，为10，获取到10个轮廓
print (np.array(refCnts).shape)
#对十个轮廓进行排序
refCnts = myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0] #排序，从左到右，从上到下
digits = {}
# 遍历每一个轮廓 其中i表示轮廓索引，c表示找到的轮廓
for (i, c) in enumerate(refCnts):
# 计算外接矩形并且resize成合适大小 ，x，y表示矩形的起点坐标，w，h，表示矩形的长宽
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = ref[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
# 每一个数字对应每一个模板
digits[i] = roi
# 初始化卷积核
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
#读取输入图像，预处理，待匹配图像
image = cv2.imread(args["image"])
cv_show('image',image)
#重新设置输入图片的大小，并转化成灰度图像
image = myutils.resize(image, width=300)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('gray',gray)
#礼帽操作，突出更明亮的区域，三个参数分别表示，传入的图片，变化的方式（顶帽运算），矩形核的大小
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)
cv_show('tophat',tophat)
# sobel算子，参数表示为：需处理的图像，图像深度，dx，dy，求导的阶数，算子的大小
gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, #ksize=-1相当于用3*3的
ksize=-1)
gradX = np.absolute(gradX)
(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))
gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))
gradX = gradX.astype("uint8")
print (np.array(gradX).shape)
cv_show('gradX',gradX)
#通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字连在一起
gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
cv_show('gradX',gradX)
#THRESH_OTSU会自动寻找合适的阈值，适合双峰，需把阈值参数设置为0
thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('thresh',thresh)
#再来一个闭操作
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel) #再来一个闭操作
cv_show('thresh',thresh)
# 计算轮廓 经过处理后的待匹配图像，其中threshcnts表示找到的轮廓， cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓，
# cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE，压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
#和匹配图像的处理方式一样
threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = threshCnts
cur_img = image.copy()
#画出找到的待匹配图像轮廓
cv2.drawContours(cur_img,cnts,-1,(0,0,255),3)
cv_show('img',cur_img)
#存储符合条件的轮廓信息，包括四部分，起点终点和长宽。形成一个列表的形式存储
locs = []
# 遍历轮廓 其中i表示索引，c表示每一个轮廓，通过两个判断语句（具体情况）去除一部分轮廓
for (i, c) in enumerate(cnts):
# 计算矩形
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
ar = w / float(h)
# 选择合适的区域，根据实际任务来，这里的基本都是四个数字一组
if ar > 2.5 and ar < 4.0:
if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):
#符合的留下来
locs.append((x, y, w, h))
# 将符合的轮廓从左到右排序
locs = sorted(locs, key=lambda x:x[0])
output = []
# 遍历每一个轮廓中的数字，索引及详细信息
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
# initialize the list of group digits
groupOutput = []
# 根据坐标提取每一个组，将每一组的轮廓适当的上下左右均扩大
group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]
cv_show('group',group)
# 预处理，自动进行分割
group = cv2.threshold(group, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('group',group)
# 计算每一组的轮廓，同上，计算外部轮廓及位置信息
digitCnts,hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,
method="left-to-right")[0]
# 计算每一组中的每一个数值
for c in digitCnts:
# 找到当前数值的轮廓，resize成合适的的大小
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = group[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
cv_show('roi',roi)
# 计算匹配得分，计算每一个数字与模板中数字相匹配的得分
scores = []
# 在模板中计算每一个得分
for (digit, digitROI) in digits.items():
# 模板匹配
result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,
cv2.TM_CCOEFF)
(_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)
scores.append(score)
# 得到最合适的数字
groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))
# 画出来
cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),
(gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 1)
cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)
# 得到结果
output.extend(groupOutput)
# 打印结果
print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER[output[0]]))
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
mutils.py
import cv2
#轮廓排序
def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):
reverse = False
i = 0
if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top":
reverse = True
if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top":
i = 1
boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w
(cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
return cnts, boundingBoxes
#重置图片大小
def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
dim = None
(h, w) = image.shape[:2]
if width is None and height is None:
return image
if width is None:
r = height / float(h)
dim = (int(w * r), height)
else:
r = width / float(w)
dim = (width, int(h * r))
resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter)
return resized
结果：
模板图像：
模板外轮廓图像：
待匹配图像：
识别结果图像：
