单字符定位识别算法(类似基恩士字符识别)
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案例介绍
1、进行模糊处理，灰度图减去模糊图像过滤背景，对图像进行二值化。
2、对二值化图像进行连通域分析，按照面积、中心点坐标等过滤连通域。
3、获取过滤后的连通域的最小外接矩形，得到矩形倾斜角度，对图像进行旋转矫正得到图像rotateMat。
4、如果直方图比较离散，可以通过参数设置，进行水平投影膨胀处理。
5、对水平投影直方图按照字符宽度进行粘连分析和处理。
6、竖直方向处理类似水平方向。
7、进行字符左右边界分析，并对每个字符重新整上下字符边界。
8、使用新数据集训练svm分类模型并识别当前字符。
2、对二值化图像进行连通域分析，按照面积、中心点坐标等过滤连通域。
3、获取过滤后的连通域的最小外接矩形，得到矩形倾斜角度，对图像进行旋转矫正得到图像rotateMat。
4、如果直方图比较离散，可以通过参数设置，进行水平投影膨胀处理。
5、对水平投影直方图按照字符宽度进行粘连分析和处理。
6、竖直方向处理类似水平方向。
7、进行字符左右边界分析，并对每个字符重新整上下字符边界。
8、使用新数据集训练svm分类模型并识别当前字符。
单字符定位识别算法(类似基恩士字符识别)
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1、进行模糊处理，灰度图减去模糊图像过滤背景，对图像进行二值化。
2、对二值化图像进行连通域分析，按照面积、中心点坐标等过滤连通域。
3、获取过滤后的连通域的最小外接矩形，得到矩形倾斜角度，对图像进行旋转矫正得到图像rotateMat。
4、如果直方图比较离散，可以通过参数设置，进行水平投影膨胀处理。
5、对水平投影直方图按照字符宽度进行粘连分析和处理。
6、竖直方向处理类似水平方向。
7、进行字符左右边界分析，并对每个字符重新整上下字符边界。
8、使用新数据集训练svm分类模型并识别当前字符。
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