标签: 字符识别

输入：来自彩票机的实时视频图像 输出：提取每期开票的号码 演示视频如下： http://v.youku.com/v_show/id_XNTkwMDIzMjA4.html http://www.tudou.com/programs/view/Dyi6M4QVVSM/     提取的单个图像：     进行轮廓提取后的图像      

字符识别是一个有趣的问题，你在写字板上写下需要识别的字符，然后就是算法大显身手了，这里的主要办法在于模板的匹配，其实很多的算法都是基于这样的一种方法，而且这种方法在大多数情况下是十分实用的，当然如果你编程实现过类似的算法或者是功能，你可能会说这种办法不是那么的给力，不是那么的有效，常常会出错，是的，的确是的。 但是还有一点，就是我在最近发现的，其实就算是模板的匹配这种方法，其模板的选择也是很有讲究的，不是简单的选取，当然，不反对简单的选取，但是这样子的效果确实不怎么样，所以就算是模板，也需要认真的考虑，怎样的模板才是最好的呢？就我看来，最好的模板有一定的适应能力，而不是一个“偏执狂”，在一般的意义上的模板，也就是我之前编程匹配的时候使用的那种，是对于位置极其敏感的，这种模板有它自己的好处，那就是对于十分标准的输入，它可以做到几乎不出错的判断，这正是我们所需要的，但是，别忘了，这是在十分标准的输入的情况下，在手写这种情况下，怎么办呢？没有办法，几乎全是错误，那叫一个惨不忍睹啊。所以，你制作模板的时候用的是标准的字符，而你给出识别的内容时，却是完全变了样子的东西，你说你是不是特别不够意思呢？ 所以，在以前我并没有意识到这个问题，还一味苛求二进制的大脑进行复杂的多维的复杂思考，真是有点不靠谱，好在前两天网上看到一个办法，也是模板匹配，突然觉得很有意思，试了一下，效果还真的很不错！ 所以说，很多的时候，不是程序写的有问题，是写的很有问题，根本的不去改变，那就啥也改变不了。 好了，废话不多说了，上方法吧，我的测试环境你可能没有听说过，不过没关系，就是java语言，只要有算法，走到哪里都不怕，这句话真是越来越有感触了。 这次的模板是基于一种统计的办法做出来的，也不能说和位置没有关系，在模板匹配这种方法中，和位置无关这句话基本就是扯淡。至少个人感觉是如此。 好了，这里主要的就是描述一下这种算法，至于具体的代码，就不是难事了，在一幅存在字符的图片中，我们现在讲的是只有一个字符的图片中，当然，有很多的字符也是可以的，只不过在分割的时候比较的痛苦，也不是难事，其实就是一些循环语句上的判断，然后进行一些数学的运算，然后给出边界，然后进行分别的识别，这里讲的是一个字符，首先是定出这个字符的边界，便于精细的处理，这个边界非常重要，如果没有这个边界，很多的噪声是会产生出来影响的，所以这一步必不可少。 其次是进行画方格，画方格干啥呢？主要是为了后面的分片的统计，写到这里有些读者应该明白我后面要干啥了，这里分的是5×5的方格，其实可以更加的精细，但是并不建议去画超过9×9的方格，因为我们的字符的区域毕竟是有限的，而且这样子也是需要一定的程序运行的时间的，而且模板的规模和所需的存储的空间也会随之增大，所以这样看来，5×5的确是可以了，有一点需要提前声明，我给的这个模板的方法不是能够达到100%的正确的识别率的，所以如果你所要求的是万无一失，我建议你就不用在往下看了，之前的时间的浪费很不好意思。 好了，分好了空间，我们开始进行统计，对于每一块方格，其中有很多的点，就是像素点，首先你需要能够读取到图像的确定的一个位置的像素值，也就是颜色，这之前最好进行一下图像的二值化处理，而由于这里是用于手写识别，所以提供的背景为白色，然后写的字就是黑色的，所以比较的好处理，就相当于直接得到的就是二值化的图像了，何为二值化，不就是图像中存在的像素点只有两种吗？恩，如果你的应用环境有类似的情景，比如只有黄色和红色，那么也不用处理，然后我们统计在每一个方块中出现的字符的对应的颜色值的数量，在我这里，就是黑点的数量，然后这个数量和这个方块中的总的点的数量有一个比值，我们把这个比值记录下来，这样子，对所有的25个方块进行统计，然后把这些数据存在程序中的一个数组中，好了，大部分的工作都完成了，下面进行识别啦！激动人心和见证奇迹的一刻终于到来了！