目标
为了实现pc端，提取一张拍摄的身份证照片中人物的信息，照片背景单一且为浅色，初步使用图像处理知识进行处理。
由浅入深，第一步，使用简单的图片，并且有针对性的对某幅图片进行针对性处理，得到大部分黑色字体的位置框，为后期利用tesseract技术进行文字识别提供区域位置提取。
示例效果
效果讨论
从效果图可以看出3个问题：
1.不是所有的黑色字体都识别了出来 -->解决：蓝色框相近的合并，并且取边界的最大覆盖面，只要两端有字识别出来，中间就没有问题，也正好适用于tesseract进行连串识别 。
2.人物图像上也有蓝色识别框 -->解决：因为是针对身份证的识别，后期可以进行有针对性的校调。
3.身份证摆放不正 -->解决：一开始考虑只要能识别出黑色就好了，而且tesseract一连串识别最佳并且避免了很多单个框识别的调整问题，所以下一阶段要加上倾斜校正。
识别步骤
1.提取rgb图像的r通道得到灰度图（通过对比了rgb联合灰度、r通道、g通道和b通道图像得出的最合适结果）。
2.图像二值化并且反色，使得背景为黑前景为白（findCountours作用对象为白色），针对这幅图选择阈值90，代码中设置了调节条，可以查看不同阈值的处理效果。
3.opencv中findCountours和boundingRect函数进行边框提取，并进行大小过滤，这里选择面积在(30,800)内的矩形框。
4.将边框画在原图，进行显示（经过初步测试，和二值化后毛糙的图片相比，tesseract对原图的提取更加准确）。
项目代码
完整的 阶段一 vs2015 项目代码放在github上： https://github.com/CaptainLYN/IDCardRecognization-Stage-1 ，供读者参考。关键代码后有相关注释，方便阅读。
结语
非常欢迎读者们的指正和有关讨论，直接留言即可。