上回書說道，我們對銀行卡進行了一系列的預處理後，得到了下面的結果：
銀行卡下半部分嚴重影響到了檢測的效果，所以在進行機器學習前，我們還需要做一點處理，把下半部分的雜訊給消除掉。
思路：首先，針對農行卡顏色的特點（目前暫時只討論農行卡）上半部分顏色相對較淺，下半部分顏色較深，而銀行卡號屬深色，所以往往會出現上圖所示的---
下半部分大面積雜訊，上半部分可能沒有或者有細微的少量雜訊的現象，故該圖具有一定的普遍性。
如上圖所示，實際上有效的檢測區域就是上圖紅線之間的數字部分，其餘部分均無效，於是乎，我們可以這樣實現：
遍歷整張二值圖，統計每行的有效畫素（黑色），若該行有效畫素個數高於閾值則表示該行開始是有效區域，若該行有效畫素個數低於閾值則表示該行無影象或者是雜訊；檢測到有效區域後開始，即找到了上面那條紅線後，我們開始找下面那條紅線的位置，若該行有效畫素個數低於閾值，則表示檢測到了無效區域，即檢測到了下面的紅線------
如此一來我們便得到了有效區域的高度，我們將所有的無效區域清除即可。
關鍵**實現：
iplimage
*filter(
iplimage
*imgsrc)
if(state == 0)
//還未到有效行
}else
if(state == 1)
} }
for(int
y = 0; y
imgsrc
->height; y++)
}return
imgsrc;
}
結果：
預處理到此完畢
機器學習下回分解。
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