引言：

为获得更好的识别效果，现对身份证含有个人信息区域进行提取，缩小识别范围，以此来提高识别精度和效率

一、获取身份证号区域矩形

身份证号区域矩形的获取，见上一篇文章：
身份证识别（一）：身份证号定位

二、获取地址、出生年月、性别、名族、姓名区域矩形

1. 获取号码区域位置

在第一步得到的结果是一个旋转矩形RotatedRect，该矩形的属性如下：

Angle:矩形旋转角度(相对水平方向)，顺时针旋转值为正，逆时针旋转值为负。

Center：矩形的中心

Size：矩形的尺寸

GetVertices()：PointF[]类型，包含矩形的四个顶点坐标。

有了这些信息之后就可以以该矩形（以下称为标准矩形）为基准计算其它区域的相对位置。

2. 获取各个区域的包围矩形

由于标准矩形的顶点顺序不确定，所以选用标准矩形的中心作为参考点，然后计算地址区域中心的偏移量。

以住址区域为例：

偏移量的计算：

标准矩形的中心为rr.Center

若旋转角度为0

    float w = (float)(rr.Size.Width * 0.8); //住址区宽度
    float h = (float)(rr.Size.Height * 1.7);//住址区高度
    float px = (float)(rr.Center.X - rr.Size.Height * 3.1);//住址区x坐标
    float py = (float)(rr.Center.Y - rr.Size.Height * 2.4);//住址区y坐标
    PointF center = new PointF(px,py);
    RotatedRect rect = new RotatedRect(center,new SizeF(w,h),rr.Angle);

若旋转角度不为0

    float w = (float)(rr.Size.Width * 0.8 * Math.Cos(rr.Angle); //住址区宽度
    float h = (float)(rr.Size.Height * 1.7* Math.Cos(rr.Angle));//住址区高度

三、剪切目标区域

裁剪目标区域，即将目标矩形内的像素点复制到一幅与矩形相同大小，并保持水平的图像中，以方便进一步的识别。

对于旋转角度为0的矩形，只要以左上角顶点为中心依次将矩形区域复制到新图像即可。

对于倾斜的矩形，则需要先选取旋转中心，然后将矩形旋转至水平方向，然后在对像素点进行遍历复制。

对于上一步得到的矩形，虽然GetVertices()可以获取四个顶点的坐标，但是无法确定顶点顺序，则无法确定旋转中心点，所以首先要对矩形顶点编号。我们按逆时针方向进行顶点编号。

这样当Angle<0编号为①的顶点就是旋转中心,当Angle<0编号为①的顶点就是旋转中心。

顶点编号主要代码：

     /// <summary>
    /// 矩形顶点编号
    /// </summary>
    /// <param name="pointfs"></param>
    /// <param name="angle"></param>
    /// <returns></returns>
    public static PointF[] RectCode(RotatedRect rect)
    {

    PointF[] p = rect.GetVertices();
    PointF[] pointfs = new PointF[4];
    pointfs[0] = p[0];
    pointfs[1] = p[0];
    pointfs[2] = p[0];
    pointfs[3] = p[0];
    //逆时针编号
    for (int i = 1; i < 4; i++)
    {
    if (p[i].X < p[i - 1].X)
    pointfs[0] = p[i];
    if (p[i].Y > p[i - 1].Y)
    pointfs[1] = p[i];
    if (p[i].X > p[i - 1].X)
    pointfs[2] = p[i];
    if (p[i].Y < p[i - 1].Y)
    pointfs[3] = p[i];
    }

    return pointfs;
    }

然后新建一幅与矩形区域相同大小的图像：

     Image<Bgr, byte> newImg = new Image<Bgr, byte>(new Size((int)rect.Size.Width, (int)rect.Size.Height));

因为要复制原始图像区域内的像素，所以并不是对原始图像旋转，而是对newImg内的点与原始图像内的点对应起来，进行一个映射。

如上图所示，绿色矩形为newImg，蓝色矩形为身份证号区域，首先将将绿色矩形的坐标平移到红色虚线矩形处，然后再旋转虚线矩形的坐标，即完成了坐标映射。

设newImg的坐标为(x0,y0),img(原始图像)的坐标为(x,y)平移的偏移量为(Δx,Δy),旋转角度为angle，则(x0,y0)处的像素值可以表示为：

(x0,y0).Color = rote(angle)[(x0+Δx,y0+Δy)].Color

具体代码如下：

   public static Image<Bgr,byte> Rote(Image<Bgr,byte>img, RotatedRect rect)
    {
    PointF center = new PointF();
    PointF[] pointfs = RectCode(rect);
    if(rect.Angle < 0)
    {
    center = pointfs[0];
    }
    if(rect.Angle >= 0)
    {
    center = pointfs[3];
    }
    Image<Bgr, byte> output = new Image<Bgr, byte>(new Size((int)rect.Size.Width, (int)rect.Size.Height));
    int w = (int)rect.Size.Width;
    int h = (int)rect.Size.Height;
    for (int i = (int)center.X,m=0; i < w + (int)center.X; i++,m++)
    {
    for (int j = (int)center.Y, n = 0; j < h + (int)center.Y; j++,n++)
    {
    {
    Point p = PointRotate(center, new PointF(i,  j), -rect.Angle);
    if (p.X >= img.Size.Width)
    p.X = img.Size.Width - 1;
    if (p.Y >= img.Size.Height )
    p.Y = img.Size.Height  - 1;
    output[n, m] = img[p.Y, p.X];
    }
    }
    }
    if (Math.Abs(rect.Angle) > 45)
    {
    output =  output.Rotate(180, new Bgr(Color.White));
    }
    return output;
    }

如此一来便提取出了各个区域的图像，下一步进行字符识别。

四、提取效果

附一：获取各个区域的包围矩形的主要代码：

     /// <summary>
    /// 身份证号区域
    /// </summary>
    /// <param name="img"></param>
    /// <returns></returns>
    public static RotatedRect IdRotatedRect(Image<Bgr, byte> img)
    {
    Image<Bgr, byte> a = new Image<Bgr, byte>(img.Size);
    VectorOfVectorOfPoint con = GetContours(BinImg(img));
    Point[][] con1 = con.ToArrayOfArray();
    PointF[][] con2 = Array.ConvertAll<Point[], PointF[]>(con1, new Converter<Point[], PointF[]>(PointToPointF));
    for (int i = 0; i < con.Size; i++)
    {
    RotatedRect rrec = CvInvoke.MinAreaRect(con2[i]);
    float w = rrec.Size.Width;
    float h = rrec.Size.Height;
    if (w / h > 6 && w / h < 10 && h > 20)
    {

    PointF[] pointfs = rrec.GetVertices();
    for (int j = 0; j < pointfs.Length; j++)
    {
    CvInvoke.Line(a, new Point((int)pointfs[j].X, (int)pointfs[j].Y), new Point((int)pointfs[(j + 1) % 4].X, (int)pointfs[(j + 1) % 4].Y), new MCvScalar(0, 0, 255, 255), 4);

    }
    return rrec;
    }
    }
    return new RotatedRect();
    }
    /// <summary>
    /// 地址区域
    /// </summary>
    /// <param name="rr"></param>
    /// <returns></returns>
    public static RotatedRect AddressRotatedRect(RotatedRect rr)
    {
    float w = (float)((rr.Size.Width * 0.8));
    float h = (float)(rr.Size.Height * 1.7);
    float px = (float)(rr.Center.X - rr.Size.Height * 3.1);
    float py = (float)(rr.Center.Y - rr.Size.Height * 2.4);
    PointF center = new PointF(px,py);
    RotatedRect rect = new RotatedRect(center,new SizeF(w,h),rr.Angle);
    return rect;
    }
    /// <summary>
    /// 年份区域
    /// </summary>
    /// <param name="rr"></param>
    /// <returns></returns>
    public static RotatedRect DateRotatedRect(RotatedRect rr)
    {
    float w = (float)(rr.Size.Width * 0.7);
    float h = (float)(rr.Size.Height * 1);
    float px = (float)(rr.Center.X - rr.Size.Height * 3.7);
    float py = (float)(rr.Center.Y - rr.Size.Height * 4);
    PointF center = new PointF(px, py);
    RotatedRect rect = new RotatedRect(center, new SizeF(w, h), rr.Angle);
    return rect;
    }
    /// <summary>
    /// 性别区域
    /// </summary>
    /// <param name="rr"></param>
    /// <returns></returns>
    public static RotatedRect SexRotatedRect(RotatedRect rr)
    {
    float w = (float)(rr.Size.Width * 0.7);
    float h = (float)(rr.Size.Height * 1);
    float px = (float)(rr.Center.X - rr.Size.Height * 3.7);
    float py = (float)(rr.Center.Y - rr.Size.Height * 5);
    PointF center = new PointF(px, py);
    RotatedRect rect = new RotatedRect(center, new SizeF(w, h), rr.Angle);
    return rect;
    }
    /// <summary>
    /// 姓名区域
    /// </summary>
    /// <param name="rr"></param>
    /// <returns></returns>
    public static RotatedRect NameRotatedRect(RotatedRect rr)
    {

    float w = (float)(rr.Size.Width * 0.3 );
    float h = (float)(rr.Size.Height * 1 );
    float px = (float)(rr.Center.X - rr.Size.Height * 5.1);
    float py = (float)(rr.Center.Y - rr.Size.Height * 6.3);
    PointF center = new PointF(px, py);
    RotatedRect rect = new RotatedRect(center, new SizeF(w, h), rr.Angle);
    return rect;
    }

附二：点旋转代码：

   public static Point PointRotate(PointF center, PointF p1, double angle)
    {
    Point tmp = new Point();
    double angleHude = angle * Math.PI / 180;/*角度变成弧度*/
    double x1 = (p1.X - center.X) * Math.Cos(angleHude) + (p1.Y - center.Y) * Math.Sin(angleHude) + center.X;
    double y1 = -(p1.X - center.X) * Math.Sin(angleHude) + (p1.Y - center.Y) * Math.Cos(angleHude) + center.Y;
    tmp.X = (int)x1;
    tmp.Y = (int)y1;
    return tmp;
    }

附三：判断点是否在多边形内

      public static bool IsInside(Point inputponint,PointF[] pointfs)
        {
            GraphicsPath myGraphicsPath = new GraphicsPath();
            Region myRegion = new Region();
            myGraphicsPath.Reset();
            myGraphicsPath.AddPolygon(pointfs);
            myRegion.MakeEmpty();
            myRegion.Union(myGraphicsPath);

            return  myRegion.IsVisible(inputponint);
        }