[发明专利]一种钢铁板坯编码图像中的字符识别方法无效

专利信息
申请号: 201210090681.6 申请日: 2012-03-30
公开(公告)号: CN102663380A 公开(公告)日: 2012-09-12
发明(设计)人: 吴敏;安剑奇;曹卫华;何勇;杜楠;田胜雄 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G06K9/20 分类号: G06K9/20;G06K9/62
代理公司: 长沙市融智专利事务所 43114 代理人: 黄美成
地址: 410083 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 钢铁 编码 图像 中的 字符 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1:将获取的钢铁板坯编码图像切分为多个单字符图像;每一个单字符图像中包含有一个待识别的字符;

步骤2:对每一个单字符图像都进行字符识别,从而完成对钢铁板坯编码图像中的字符识别。

2.根据权利要求1所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,步骤2中,所述的单字符图像进行字符识别包括以下步骤:

步骤a:对单字符图像进行灰度化,获得灰度图;

步骤b:对所述灰度图进行滤波处理,获得滤波后的灰度图;

步骤c:对所述滤波后的灰度图进行二值化处理,获得二值图;

步骤d:对所述二值图进行大小归一化处理,获得归一化单字符二值图;

步骤e:对所述的归一化单字符二值图进行逐像素点特征提取,得到特征向量矩阵;所述的逐像素点特征提取是指:对归一化单字符二值图逐行逐列扫描,对归一化单字符二值图中的白色像素点,取特征值为1,对归一化单字符二值图中的黑色像素点,取特征值为0,最后得到一个特征向量矩阵,特征向量矩阵的维数等于归一化单字符二值图中像素点的总数目;

步骤f:逐像素点模板匹配:

将所述的特征向量矩阵与多个字符模板进行匹配,获得多个相似度,相似度指相同元素数目占总元素数目的比例;以相似度最大的字符模板所对应的字符作为当前单字符图像的匹配结果;每一个字符模板中的元素数量与特征向量矩阵中包含的元素数量相同。

3.根据权利要求2所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,所述的步骤f中,所述字符模板的制作过程如下:首先获取板坯编码图像,以包含所有单个板坯编码为一组,选取一组板坯编码的单字符图像,经过步骤a至步骤e的处理,获得一组与板坯编码图像对应的特征向量矩阵,将该组特征存储为文件,即为一组与板坯编码图像对应的字符模板。

4.根据权利要求2所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,所述的步骤f中,所述特征向量矩阵与字符模板的匹配方式为:依次比较特征向量矩阵中的每个元素与字符模板中的对应元素,判断是否相同,并统计相同元素的数目,将相同元素的数目占总元素数目的比例作为当前单字符图像与该当前字符模板的相似度。

5.根据权利要求2所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,所述的滤波是指用3×3窗口进行最小值滤波。

6.根据权利要求2所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,所述的二值化处理是指采用大津法进行自适应二值化处理。

7.根据权利要求2所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,所述的大小归一化处理是指将二值图转换为50×60像素尺寸大小的二值图。

8.根据权利要求3所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,所述的字符模板为多组。

9.根据权利要求2-8所述的钢铁板坯编码图像中的字符识别方法,其特征在于,所述的字符模板对应的字符组包含的字符为数字0-9、英文大写字母、英文小写字母、汉字中的至少一种。

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