專案背景：基於手機平臺，識別身份證編號、姓名、年齡、地址，性別等；

具體實施方案：

1、基於身份證分類器檢測身份證的位置，關於身份證分類器，採用的是HAAR+adaboost演算法進行訓練；

2、在已經檢測到的候選身份證區域裡，進行垂直邊緣檢測；

3、形態學執行，連線垂直邊緣；

3、去除干擾連通區域，主要基於連通區域的長寬比，面積，質心相對位置，去除典型的非編號區域；

4、選擇質心縱座標最大的連通區域作為編號數字區域；

5、垂直投影，進行編號的數字分割；

6、基於分割的數字位置，綜合判斷該區域是不是真正的身份證編號區域，如果是，說明當前候選區域是真正的身份證，否則，說明當前區域是誤檢區域 ；

7、基於所有的數字中心，通過最小二乘直線擬合，進行身份證的傾斜校正；

8、按照身份證的固定佈局規則，獲得剩下各個元素的位置，即姓名、性別、地址等；

9、基於垂直投影方法，獲取各個元素的單個字元位置；

10、數字識別，採用最簡單的模板匹配演算法；

11、漢字識別，基於tessract庫，但是直接使用該庫，識別率很低，只要60%左右，本專案進行了漢字增強處理，主要是外部做一些預處理，比如去除一些干擾，把一些粘連區域分開等，然後在使用tessract庫，漢字識別率顯著提高；

12、android平臺移植，關於opencv的android開發，可以直接參考opencv相關歷程，tessract這一塊，有一個分支哭可以直接在android上跑，不過不能做到隨心的去修改呼叫，本專案使用的是tessract的原始碼，通過NDK，自己編譯的，呵呵，花了很長時間的嘗試，最終搞定；

實驗結果：針對清晰的身份證影象，同時傾斜角度在正負10度以內的，數字 識別率99%，漢字識別率在92%以上；

不足：地址裡的數字和漢字有時很難區域開來，造成一定的錯誤識別，美中不足啊，