OpenCV检测号码

Question

我在iPhone上使用iPhone，需要检测图像中的数字。我将图像分割成较小的图像，因此每个图像只有一个数字(1-9)。所有的数字都是打印出来的，不是手写的。

用OpenCV计算数字的最佳方法是什么？

更新：

我已经成功地找到了数字并提取了它们。它们看起来是这样的：

http://img198.imageshack.us/img198/5671/101ht.jpg

http://img824.imageshack.us/img824/539/606yu.jpg

当它们被提取时，它们大小相同，依此类推。我保存了一堆图像，并将它们放在OCR dir中，在那里它们被分类为数字。类似: ocr/1/100.jpg 101.jpg.和ocr/2/200.jpg 201.jpg.

然后，我将使用与基本OCR教程中相同的方法：http://blog.damiles.com/?p=93

但是，我正在为iPhone编程，不能使用C++代码(编译错误等等)，也无法访问highgui。

我试过使用cvMatchTemplate()并匹配一组图像，但它似乎运行得很糟糕.

还有其他我可以尝试的想法吗？

Answer 1

您可以从阅读主成分分析(PCA)、Fisher的线性鉴别分析(LDA)和支持向量机(SVMs)开始。这些分类方法对于OCR非常有用，在任何语言中都有库，包括C++、Python、C#等。

事实证明，OpenCV已经包括了PCAs和支持向量机上的优秀实现。我还没有看到OCR的任何OpenCV代码示例，但是您可以使用一些修改过的面部分类版本来执行字符分类。用于OpenCV的人脸识别代码的一个优秀资源是本网站。

Answer 2

如果数字是打印出来的，工作很简单，你只需要找出一套很好的功能来匹配。如果数字是一种字体，则可以采用以下方法：

• 提取数字
• 找到包围盒
• 将图像缩小到10x8左右，试着匹配高宽比。
• 对一个小训练集这样做，为每个数字取“平均”图像。
• 对于新图像，请按照上面的步骤执行，但最后一个步骤只是每个数字模板的绝对图像差异。然后取差异之和(差异图像中的像素)。最少的是你的号码。

以上都是基本的OpenCV操作。

Answer 3

基本上，您的问题只是对一个特征向量进行分类，这是经过一些预处理步骤后的像素强度集合。你可以使用任何分类器来完成这个任务，比如。神经网络，它应该在OpenCV内部有一个C实现。您还可以尝试使用用于支持向量机的library库。

有一个与这个问题相关的好场地，有大量的论文和培训数据库。