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摘要

本程序主要參照論文，《基于OpenCV的脫機手寫字符識別技術(shù)》實現(xiàn)了，對于手寫阿拉伯數(shù)字的識別工作。識別工作分為三大步驟：預(yù)處理，特征提取，分類識別。預(yù)處理過程主要找到圖像的ROI部分子圖像并進行大小的歸一化處理，特征提取將圖像轉(zhuǎn)化為特征向量，分類識別采用k-近鄰分類方法進行分類處理，最后根據(jù)分類結(jié)果完成識別工作。

程序采用Microsoft Visual Studio 2010與OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗艦版系統(tǒng)下開發(fā)完成。并在Windows xp-32位系統(tǒng)下測試可用。

主流程圖：

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細化流程圖：

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1.?? 預(yù)處理

預(yù)處理的過程就是找到圖像的ROI區(qū)域的過程，如下圖所示：

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首先找到數(shù)字的邊界框，然后大小歸一化數(shù)字圖片，主要流程如下圖所示：

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主要代碼：

IplImagepreprocessing(IplImage*imgSrc,intnew_width,intnew_height)

{

?????? IplImage* result;

?????? IplImage* scaledResult;

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?????? CvMat data;

?????? CvMat dataA;

??????CvRect bb;//bounding box

??????CvRect bba;//boundinb box maintain aspect ratio

??????

??????//Find bounding box找到邊界框

?????? bb=findBB(imgSrc);

?????? cvGetSubRect(imgSrc, &data,cvRect(bb.x,bb.y,bb.width,bb.height));

?????? int size=(bb.width>bb.height)?bb.width:bb.height;

?????? result=cvCreateImage( cvSize( size, size ), 8, 1 );

?????? cvSet(result,CV_RGB(255,255,255),NULL);

??????//將圖像放中間，大小歸一化

?????? int x=(int)floor((float)(size-bb.width)/2.0f);

?????? int y=(int)floor((float)(size-bb.height)/2.0f);

?????? cvGetSubRect(result, &dataA,cvRect(x,y,bb.width,bb.height));

?????? cvCopy(&data, &dataA,NULL);

??????//Scale result

?????? scaledResult=cvCreateImage( cvSize( new_width, new_height ), 8, 1 );

?????? cvResize(result, scaledResult, CV_INTER_NN);

??????

??????//Return processed data

??????return *scaledResult;//直接返回處理后的圖片

??????

}

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2.?? 特征提取

在拿到ROI圖像減少了信息量之后，就可以直接用圖片作為向量矩陣作為輸入:

voidbasicOCR::getData()

{

?????? IplImage* src_image;

?????? IplImage prs_image;

?????? CvMat row,data;

?????? char file[255];

?????? int i,j;

?????? for(i =0; i<classes;i++)//總共10個數(shù)字

?????? {

?????????????for( j = 0; j<train_samples;j++)//每個數(shù)字50個樣本

????????????? {

????????????????????

????????????????????//加載所有的樣本pbm格式圖像作為訓練

????????????????????if(j<10)

???????????????????????????sprintf(file,"%s%d/%d0%d.pbm",file_path,i,i , j);

????????????????????else

???????????????????????????sprintf(file,"%s%d/%d%d.pbm",file_path,i,i , j);

????????????????????src_image = cvLoadImage(file,0);

????????????????????if(!src_image)

???????????????????? {

???????????????????????????printf("Error: Cant load image %s\n",file);

???????????????????????????//exit(-1);

???????????????????? }

????????????????????//process file

????????????????????prs_image = preprocessing(src_image,size,size);

????????????????????//生成訓練矩陣，每個圖像作為一個向量

????????????????????cvGetRow(trainClasses, &row,i*train_samples +j);

????????????????????cvSet(&row, cvRealScalar(i));

????????????????????//Set data

????????????????????cvGetRow(trainData, &row,i*train_samples +j);

?

????????????????????IplImage* img = cvCreateImage( cvSize( size, size ),

IPL_DEPTH_32F, 1 );

????????????????????//轉(zhuǎn)換換 8 bits image to 32位浮點數(shù)圖片取值區(qū)間為[0,1]

????????????????????//scale?=?0.0039215?=?1/255;?

????????????????????cvConvertScale(&prs_image,img, 0.0039215, 0);

?

????????????????????cvGetSubRect(img, &data,cvRect(0,0,size,size));

????????????????????

????????????????????CvMat row_header, *row1;

????????????????????//convert data matrix sizexsize to vecor

????????????????????row1 = cvReshape( &data, &row_header, 0, 1 );

????????????????????cvCopy(row1, &row,NULL);

????????????? }

?????? }

}

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3.?? 分類識別

識別方法采用knn近鄰分類法。這個算法首先貯藏所有的訓練樣本，然后通過分析（包括選舉，計算加權(quán)和等方式）一個新樣本周圍K個最近鄰以給出該樣本的相應(yīng)值。這種方法有時候被稱作“基于樣本的學習”，即為了預(yù)測，我們對于給定的輸入搜索最近的已知其相應(yīng)的特征向量。

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理，但在類別決策時，只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。由于KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更為適合。

識別工作主要有以下幾個步驟：

1. 初始化機器學習算法，及其訓練

knn=new CvKNearest( trainData, trainClasses, 0, false, K );

因為trainData, trainClasses數(shù)據(jù)已得到。訓練在CvKNearest算法初始化中已經(jīng)完成

2. 識別

獲取識別測試的數(shù)據(jù)，testData

result=knn->find_nearest(testData,K,0,0,nearest,0);

result為返回的識別的結(jié)果

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4.?? 實驗結(jié)果

在knn參數(shù)k=5，子圖像向量大小選取128*128像素，訓練樣本50副圖片，測試樣本50副圖片，系統(tǒng)誤識率為7.4%。對于用戶手寫阿拉伯數(shù)字2的識別結(jié)果為2，識別比較準確。

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5.?? 未來的工作

本程序主要參照網(wǎng)上的一些實例完成了部署跟實驗工作，雖然僅僅完成了手寫阿拉伯數(shù)字的識別工作，但是字符識別的一些原理工作都是相同的，未來能夠從一下幾個方面進行提高：

1.????? 提高程序的識別準確率，從一些文獻實現(xiàn)的結(jié)果來看，簡單的模型結(jié)合大量的訓練樣本，往往效果比復(fù)雜的模型結(jié)合少量訓練樣本實現(xiàn)的效果好。

2.????? 擴展程序的功能，從實現(xiàn)簡單的字符到最終實現(xiàn)識別手寫漢字等。

3.????? 提高識別速度，改進算法為并行算法，實現(xiàn)如聯(lián)機在線識別等。

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6.主要參考文獻：

http://blog.csdn.net/jackmacro/article/details/7026211

http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/

http://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/6803150

http://blog.csdn.net/firehood_/article/details/8433077

http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/7943341

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7.項目打包下載

http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/6631953

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8.手寫字符識別的復(fù)雜版本，這個增加了一些OpenGL技術(shù)，程序比較復(fù)雜

http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/41848019

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/wangyaning/p/4237032.html

《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于opencv的手写数字字符识别的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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