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数字图像处理
报告名称:学 院:专 业:学 号:学生姓名:指导教师:日 期:
字母识别 信息工程与自动化学院 物联网工程 201310410149 廖成武 王 剑
2015年12月28日
教 务 处 制
目录
字母识别
1.---------------------测试图像预处理及连通区域提取 2.---------------------样本库的建立采集feature 3.---------------------选择算法输入测试图像进行测试 4.---------------------总结
字母识别
1.imgPreProcess(联通区域提取)目录下
conn.m:连通区域提取分割(在原图的基础上进行了膨胀、腐蚀、膨胀的操作使截取的图像更加接近字母)
%%提取数字的边界,生成新的图 clear; clc;
f=imread('5.jpg'); f=imadjust(f,[0 1],[1 0]);
SE=strel('square',5); %%膨胀、腐蚀、膨胀 A2=imdilate(f,SE); SE=strel('disk',3) f=imerode(A2,SE) SE=strel('square',3); f=imdilate(f,SE);
gray_level=graythresh(f);
f=im2bw(f,gray_level);
[l,n]=bwlabel(f,8) %%8连接的连接分量标注 imshow(f) hold on
for k=1:n %%分割字符子句 [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c);
plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor','y','MarkerSize',10);
% plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');
row=max(r)-min(r) col=max(c)-min(c) for i=1:row for j=1:col seg(i,j)=1; end
end
con=[r-min(r)+1,c-min(c)+1]; [a,b]=size(con); for i=1:a
seg(con(i,1),con(i,2))=0; end
imwrite(seg,strcat('seg',int2str(k),'.bmp')); %seg=zeros(size(seg)); clear seg; end
截取后的图像
2. digitalRec目录下进行样本库的的建立并采集feature
在对截取出来的图像进行识别之前要先输入样本并提取特征进入templet.mat:
我自己通过WORLD打出字母后截屏下来获得字母样本并各自命名 .jpg放入digitalRec目录下用以建立样本库获取特征。
对每个字母都进行下面代码的的执行得到新的1x14的pattern得到各个字母(前9个为数字
1~9)每个cell内的feature信息,因为样本有限在此每个字母只提取一次feature。 运行digRec01.m
clear all;clc; load templet;
% A 被分成5*5=25个cell
%注意A的size(长和宽都需被定义成5的倍数,因为后面要被5除) A=imread('a.jpg');
A=imresize(A,[25 25]) %%将输入图像转化为25*25的尺寸 figure(1),imshow(A)
B=zeros(1,25); %%初始化一个B用于存放25个cell的feature [row col] = size(A); %%得到图像的长宽
cellRow = row/5 cellCol = col/5 count = 0; currentCell = 1;
for currentRow = 0:4 %%遍历25个cell获取feature for currentCol = 0:4 for i = 1:cellRow for j = 1:cellCol
if(A(currentRow*cellRow+i,currentCol*cellCol+j)==0) count=count+1; end end end
ratio = count/(cellRow*cellCol);
B(1,currentCell) = ratio; %%将feature信息存入B中 currentCell = currentCell+1; count = 0; end end
pattern(11).num=1; %%每个字母只有一个样本 pattern(11).feature(:,1)=B'; %%将B置入pattern save templet pattern