使用Matlab实现身份证识别的模板匹配算法

本资源通过模板匹配技术，利用Matlab语言实现了高效的图像匹配功能。

将 15 位身份证升级为 18 位

这是一个身份证籍贯代码的集合，可用于身份证籍贯识别。使用Excel中的VLOOKUP函数即可操作，涵盖中国所有地区。

本篇文章将详细介绍如何使用MATLAB实现块匹配算法，其中会探讨块匹配算法的关键步骤和代码实现。块匹配算法广泛应用于图像处理和视频编码，因其在运动估计中的重要性备受关注。 1. 什么是块匹配算法？ 块匹配算法是一种用于确定图像块之间相似性的技术，通常应用在视频编码中。通过匹配不同帧中的图像块位置，可以减少视频帧之间的冗余数据。 2. MATLAB 实现块匹配算法的步骤 导入图像数据：首先，导入视频帧或图像序列作为数据源。 划分块区域：将图像划分为多个小块区域，通常是固定尺寸（如8x8或16x16）的方块。 搜索匹配块：通过设定搜索范围，在下一帧中找到最接近的匹配块。 匹配误差计算：使用误差准

利用Matlab实现特征点匹配的方法，实现图像的精确配准功能。

这篇文章介绍了如何利用Matlab编写和实现NCC（归一化互相关）算法来进行图像匹配，特别适合初学者。NCC算法是一种经典的图像处理技术，通过计算两幅图像之间的相似度来实现图像匹配。详细解释了算法背景和实现步骤，帮助读者快速掌握相关知识。

身份证号码的前6位代码代表着所在城市的范围，用户可以通过这些代码分析身份证所属城市的信息。例如，370781代表青州市，即山东省潍坊市的一个县级市。这样一来，我们可以根据身份证号的前6位代码准确获取所在城市的详细信息。

oracle身份证校验函数

创建自定义函数，输入身份证号码，获得对应的校验码。