python_cv_项目
大概思路：
1.先将模板的每一个数字提取出来 设置为固定的大小
2.读取银行卡 先转换为灰度图，礼帽操作，突出更明亮的区域
3.进行梯度计算 计算出轮廓
4通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字连在一起
5进行过滤 找到所有轮廓 遍历轮廓
6.遍历轮廓 求出每一个轮廓的x，y，w，h
7.根据每一个轮廓的大小 留下符合条件（人为设定的）的
8.银行卡的数字分为4个字一组，需要每一组分别遍历
9.在原图上划出
运行指令：python ocr_template_match.py -i=images/credit_card_04.png -t=ocr_a_reference.png
1.读取图片，修改尺寸
2.用高斯分布，以平滑图像，消除噪声
3.进行边缘检测
4.轮廓检测
5遍历轮廓，当轮廓有四个点时就取出
6.透视转换（将原来轮廓的坐标转化为另一个位置）
运行指令：python scan.py -i=images/page.jpg
第三个项目 图片拼接
1.检测图片A，B的SIFI关键特征点，并计算特征描述子
2.匹配两张图片的所有特征点，返回匹配结果
3如果返回结果为空，没有匹配成功的特征点，退出算法否者
提取匹配结果 转化为3*3矩阵
4.将图片A通过上一步矩阵进行视角变换 生成result
5.然后将图片B传入result的右端
6.进行图片匹配