前言
本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集，采用OpenCV库的函数进行图像处理，并通过神经网络进行模型训练。最终实现对常规银行卡号的智能识别和输出。
首先，通过网络获取了多样化的银行卡数据集，其中包含各种类型和设计的银行卡图像。这些图像数据将作为训练集和测试集，用于训练智能识别模型。
其次，利用OpenCV库的功能，项目对银行卡图像进行处理。包括图像增强、边缘检测、文本定位等技术，以优化图像并提高卡号的提取准确性。
接下来，通过神经网络进行模型训练。神经网络采用深度学习框架TensorFlow，通过学习大量银行卡图像，使模型能够理解和准确识别不同银行卡号的模式和特征。
最终，训练完成的神经网络模型能够智能地识别并输出常规银行卡号。这使得在图像中提取卡号的过程更为自动化和高效。
总体而言，本项目集成了数据采集、图像处理和深度学习技术，为银行卡号的智能识别提供了一种先进的解决方案。这对于自动化银行卡信息提取的场景，如金融服务或身份验证系统，具有潜在的实际应用价值。
总体设计
本部分包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。
系统流程图
系统流程如图所示。
运行环境
本部分包括Python环境、TensorFlow环境和OpenCV环境。
Python环境
需要Python 3.6及以上配置，在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需环境的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可下载虚拟机在Linux环境下运行代码。
鼠标右击“我的电脑”，单击“属性”，选择高级系统设置。单击“环境变量”，找到系统变量中的Path，单击“编辑”然后新建，将Python解释器所在路径粘贴并确定。
TensorFlow 环境
安装方法如下：
打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config -set show_channel_urls yes
创建Python 3.5的环境，名称为TensorFlow，此时Python版本和后面TensorFlow的版本有匹配问题，此步选择Python 3.x。
conda create -n tensorflow python=3.5
有需要确认的地方，都输入y。在Anaconda Prompt中激活TensorFlow环境:
conda activate tensorflow
安装CPU版本的TensorFlow：
pip install -upgrade --ignore -installed tensorflow
测试代码如下：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant( 'Hello, TensorFlow! ')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
# 输出 b'Hello! TensorFlow'
安装完毕。
OpenCV环境
下载地址为https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。输入import进入CMD命令行，创建任意一个.py文件，输入以下命令：
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
未报错即表示安装成功。
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