目标：针对一张身份证照片，把身份证号码识别出来（转成数字或字符串）。

实现思路：需要将目标拆分成两个子任务：(1) 把身份证号码区域从整张图片中检测/裁剪出来；(2) 将图片中的数字转化成文字。第一个子任务用OpenCV（如何自行编译OpenCV源码？），第二个子任务主要仰仗Tesseract（注：Tesseract是著名的OCR文字识别开源项目）。

使用OpenCV做图像处理的大致过程为：首先要将彩色图像转成灰度图，再进一步做二值化转换。为了把身份证号码区域整个圈出来，需要继续对图像进行“膨胀”处理，使得每个数字的小区域都与相邻数字的小区域连接起来，连成一个大区域。这样处理之后，在用cv::findContours查找轮廓时，就可以根据身份证号码区域的面积和宽高比把它挑选出来了。

具体代码实现

首先用OpenCV加载图片文件：

Mat srcImage = imread(".\\assets\\pigidcard.png");

接着对图像进行灰度化和二值化处理：

Mat grayImg;
cv::cvtColor(srcImage, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
Mat binary;
cv::threshold(grayImg, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

到这一步，图像看起来是这样的：

接着要做“膨胀”处理。这一步非常关键！需要调整下面这个Size类型的内核大小，目标是让身份证号码的这些数字前后相连，形成一个整体的矩形区域。

Mat kernel = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(26, 26));
Mat dilation;
cv::dilate(binary, dilation, kernel);

到这一步，图像看起来是这样的：

实际的轮廓/区域分布是这样的：

然后就是遍历图像中的所有轮廓。我们设定两个条件，当轮廓的面积以及轮廓外边框的宽高比都大于某个值（根据实际情况而定），我们就认为当前这个轮廓就是身份证号码区域，可以把它裁剪出来。

std::vector<std::vector<Point>> contours;
std::vector<Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(dilation, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    double area = cv::contourArea(contours[i]);
    Rect roi = cv::boundingRect(contours[i]);

    double aspectRatio = (double)roi.width / roi.height;
    // 根据实际情况调整这两个阈值
    if (area > 40000 && aspectRatio > 10) {
        Mat cropped = binary(roi);
        imshow("ID Card - number only", cropped);

        // 继续使用 Tesseract OCR
        // …

        break;
    }
}

上面代码运行的结果：cropped对象是裁剪出来的仅含一串身份证号码的小图片。注意这是一个二值图，而且不是膨胀处理后的图像哦！接着轮到Tesseract登场了，把这个图片中的数字转成字符串。（注：请参考这篇文章自行把Tesseract源代码编译成静态库。）

#include "baseapi.h"
#include "allheaders.h"

#pragma comment(lib, "leptonica-1.84.1.lib")
#pragma comment(lib, "tesseract54.lib")

// 使用 Tesseract OCR
tesseract::TessBaseAPI tess;
if (tess.Init("tessdata", "eng") == 0) {
    tess.SetPageSegMode(tesseract::PSM_SINGLE_BLOCK);

    // Tesseract无法识别二值图！转换回RGB图像
    Mat ocrImg;
    cv::cvtColor(cropped, ocrImg, COLOR_GRAY2BGR);
    int bytesPerPixel = GetBytesPerPixel(ocrImg);
    tess.SetImage((uchar*)ocrImg.data, ocrImg.cols, ocrImg.rows, bytesPerPixel, ocrImg.cols * bytesPerPixel);

    char* outText = tess.GetUTF8Text();
    std::cout << "ID numbers: " << outText << std::endl;
    delete[] outText;
    tess.End();
}

打完收工！o(*￣▽￣*)ブ

P.S. 完整的代码可以从这里下载：https://github.com/luqiming666/OpenCVMisc。查看OpenCVMiscDlg.cpp 文件中的_DetectIDCard_WithGoodDilation() 函数实现即可。我也上传了Tesseract库文件，但只有Release版。如果要验证OCR效果，需要把OpenCVMisc项目的配置切换到Release + x64，并且在OpenCVMiscDlg.cpp文件头部放开这个宏定义：#define _ENABLE_TESSERACT_。