[发明专利]一种奶盒喷打字符识别的方法在审

专利信息
申请号: 201410763879.5 申请日: 2014-12-11
公开(公告)号: CN104463124A 公开(公告)日: 2015-03-25
发明(设计)人: 任海燕;杨文田;关帅;余天洪 申请(专利权)人: 天津普达软件技术有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/54
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 程毓英
地址: 300457 天津市滨海新区经济技术开*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明提供一种奶盒喷打字符识别的方法,包括下列步骤:采集一幅包含有奶盒喷打字符的图像;对其进行图像校正;在进行单个字符识别前,需要将各个字符分割成独立区域;将分割出的各个字符区域进行单独识别:对每个字符区域,提取特征;识别字符。本发明可以实现喷打字符的快速准确的识别。
搜索关键词: 一种 奶盒喷打 字符 识别 方法
【主权项】:
一种奶盒喷打字符识别的方法,包括下列步骤:(1)采集一幅包含有奶盒喷打字符的图像;(2)对其进行图像校正:字符喷打在奶盒上部白色区域中,先进行图像二值化处理,通过计算各个连通区域的面积大小将此白色区域筛选出来,定义该区域为区域A。然后由白色区域中黑色字符计算出图像的旋转角度,进行图像旋转校正;(3)在进行单个字符识别前,需要将各个字符分割成独立区域,分割区域A内字符步骤如下:1)由于字符为点打字符因此首先对区域A内字符进行点打亮度增强,由于图像中字符每个点半径大小接近3像素,选用7*7的模板对图像进行点打亮度增强,模板如下:<mrow><mfrac><mn>1</mn><mn>336</mn></mfrac><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mn>16</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>21</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>2)经过校正的图像二值化处理,即当图像中某点像素值大于阈值TS时设置该点像素值为255,反之为0;3)根据字符各个点之间的距离及字符形状,采用横向[1 1 1 1 1]、纵向<mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced>斜向<mrow><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd></mtr><mtr><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd></mtr><mtr><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd></mtr><mtr><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd></mtr><mtr><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd></mtr><mtr><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd></mtr><mtr><mtd></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd><mtd></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>模板对经过步骤2)处理得到的二值图像依次进行闭运算处理,进而将每个字符分割呈单独连通区域,最后根据字符的宽度、高度、面积特征筛选出符合要求的区域,去除干扰点;(4)将分割出的各个字符区域进行单独识别:对每个字符区域,提取如下的特征:字符图像水平方向投影所对应灰度值、字符图像垂直方向投影所对应灰度值、字符纵横比、字符倾斜度、字符紧凑度、字符凸凹性、字符二阶不变矩、字符三阶不变矩、字符孔洞数量、字符连通区域个数;得到特征向量,通过各个字符的特征向量训练神经网络系统,得出各个节点的值,当需要进行字符识别时只需将该字符的特征向量提取,然后输入已训练好的神经网络,即可识别该字符并得到该字符的相似度。
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