前言
  随着大数据技术的发展，新兴技术如云计算、区块链、AI 以及物联网等得到了飞快的发展，加速了金融行业的管理变迁并创造了金融业务的迭代。同时，网络技术的发展也提供给了本文很多商业软件，许多商业软件在工作过程中都需要用户信用卡或者商用付款方式的信息。而目前，大部分的软件带给用户不好体验的原因是因为他们工作环境苛刻并且识别准确率低。通常要求用户手工输入信用卡的银行卡号，位数最长有16~19位，容易出错并且可能重复，需人机介入进行核对和修补等步骤，影响用户工作体验和效率。因此，为了解决这一问题，本研究以我国各大商业银行作为研究目标，设计开发出一个通过图像处理可以自动精准识别银行卡号的系统，其理论研究和应用研究都具意义。
本文重点描述了银行卡的图像预处理、文本定位、文本切分和文本识别阶段。先经过灰度处理、二值化、去噪等对图像进行预处理操作；再运用EAST模型确定准确的文本区，得到卡体的定位区域；然后通过边界检测的方法实现分切文字；最后使用了CRNN作为最后一个识别阶段，CRNN结合了CNN和RNN的功能，具有快速、精确识别字符的能力，并对最终结果采用模板匹配的方式得出结果。本文的程序是在Python编程环境下运用Pycharm环境构建完成的，可以很好地实现银行卡上的文字和字色的区分，并可以完整输出卡号。

一、项目介绍
开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库 ：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍
本论文主要围绕基于图像处理 和深度学习的银行卡识别展开研究。论文的研究内容可以分为以下几个部分：
银行卡图像数据的收集和预处理：指银行卡数据图像的标记和预处理，银行卡图像数据预处理 包括图像灰度化、二值化、去噪及归一化等处理，以对数据进行有效的质量提升及银行卡特征的突出，为后期模型的训练提供良好的输入数据。
EAST模型应用与优化：使用EAST文本检测模型找到图片中信用卡的位置；通过优化模型超参数及其网络结构来提高模型在定位信用卡方面的性能，提高定位的精确度与速度，获得信用卡的准确边界。
对于CRNN模型的应用及优化：通过该模型完成定位后的信用卡图片上的文字信息识别，主要分析CRNN模型对于信用卡文字信息识别的应用和通过网络结构和超参数进行调整，使模型能够高精度、高效率识别卡片上的文字信息，以实现高效率、高精准的文本识别。
本文以Pytorch平台中的标签数据对EAST与CRNN模型进行训练与测评。将训练集与验证集划分为8∶2，同时采用mAP、Precision、Recall等度量指标多维度测评模型质量，确保模型在识牌过程中具有高效性、可信任度。
本文成功建立一张信用卡识别系统，该系统包括了影像扫描、预处理、信用卡定位、文字区划分及识别以及输出显示等功能单元，并且能够满足一些金融机构要求进行信用卡信息的自动识别从而提升客户满意度与工作效率。

三、核心代码

四、效果图

五、文章目录

五、文章目录
目 录

摘 要 I
Abstract I
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 基于位图的模板匹配模式识别  2
1.2.2 基于位图的统计模式识别 2
1.2.3 基于结构特征的识别方法 2
1.3 研究内容 3
2 相关技术 4
2.1.Python编程 语言 4
2.2.Django框架 4
2.3. Tensorflow框架 5
2.4. Pytorch框架 5
2.5 CRNN模型 6
2.6 EAST模型 6
3 模型设计 1
3.1. 数据采集 1
3.2. 数据预处理 1
3.3 银行卡识别 2
3.3.1 特征序列处理 3
3.3.2 RNN 序列标记 3
3.3.3 转录层 5
3.4 实验分析 5
4 系统实现 1
4.1 开发工具和使用平台 1
4.2 图像预处理 1
4.3 字符定位 2
4.4 字符识别 5
4.5 仿真平台实现 9
5 总结与展望 1
5.1 研究总结 1
5.2 研究展望 1
致 谢 2

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