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2023-09-18 ccc 程序的识别效果 对图中的车厢号码部分用上下两条线限定分为然后进行识别。 从上面的识别效果可以看出识别算法具有一定的鲁棒性能够适应车厢号码的各种形态并正确是识别。本算法在光照适当的条件下能够达到99%的识别率。
基本算法原理
算法的基本原理就是
基本图像块使用128x128归一图块使用基本图快的周围趋势以及左/上的穿透频率使用最小二乘的距离运算冗余模板计算冗余误差多模板统计
这个算法与当前的神经网络和机器学习算法没有任何关系完全是自己开发出来的在2004—2005年还没有接触到神经网络和机器学习等概念。
周围趋势描述
使用左边缘线段探查图块中目标的左边缘根据线段长度像素数从上到下生成边缘趋势值用-1表示减小0表示不变1表示增大。同理对上边缘从左到右对右边缘从上到下对下边缘从左到右进行处理获得图块的边缘数据。 左/上穿透频率描述
用线段从左向右穿透图块每一次遇到像素从0到1的变化表示一个波动记录整个线段上的所有波动数表示为该线段上的频率数对于左频率从上到下计算对于上频率从左到右计算每个频率值使用4比特表示最大为16。 冗余误差
对于模板图块使用各种形态的模板判断比较时采用最小二乘的前n个模板值统计其中出现的识别种类以及误差根据统计规则判定识别结果。 图像处理
对于采集的图像使用基本的灰度/二值图像处理方式增加一些滤波手段主要强调光照的一致性比如环境光应遮挡日光照射夜间应使用照明灯无影灯。
一般车厢号码应在一定范围内因此需要确定要处理的图像范围没有必要全图处理。
这是一个老程序在2005年完成的使用delphi编写。现在拿出来看一下个人觉得还有点价值。
