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    • 字母细化后怎么跟保存的版本（已细化）比较，注意细化后是不可能完全一致的。 [已结贴,结贴人:ljooo]
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    • ljooo
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    发表于：2008-08-19 17:29:10 楼主
    我在做数字字母识别，字母的角度大小（12-50个像素）都不一样。 一开始以为图片是用照相机拍的，后来才知道是用摄像头拍的，成像效果太差了，比较产生的误差非常大。

    如果一个点跟模板的点完全一样，那没有问题。但字母不可能完全一样，实际细化后也较大的差别。
    我现在的做法是

    一个点一个点比较，简单考虑周围9个点
    if 要比较的点跟模板对应的点一样，误差为0，
    else if 要比较的点跟模板的上下左右四个点中至少有一个一样，误差为1，
    else if 要比较的点跟模板的左上 左下 右上 右下 四个点至少有一个一样，误差为2，
    else 误差为4

    但是效果不是很好，比如0和Q，4和A，5和6等差别很少，有时会误识别。
    问题1，要怎么比较才能有更好的效果呢？详细一点。

    细化算法我用的是数字图像编程基础里的ThiningDIB，效果一般。我试过另外四种，ThinnerHilditch，ThinnerPavlidis，ThinnerRosenfeld，ThiningDIBSkeleton，效果极差。
    问题2，请问有更好的细化算法吗？

    还有位置的问题，由于可能有毛刺，位置很难一致，我试过用外接矩形法和质心发计算位置，效果都一般，请问有更好的方法吗？


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    • linglongyouzhi
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    发表于：2008-08-19 19:55:031楼 得分:40
    细化方法用形态学方法试试
    识别的问题可以考虑一下用神经网络或svm这类方法
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    • ljooo
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    发表于：2008-08-20 10:04:232楼 得分:0
    你回答太简单了或者太专业了。我做这个项目之前没有任何图像编程的知识，现在不够时间学习学习复杂的识别算法。

    由于时间关系，我还是想用目前的方法识别，但怎样计算误差是个问题，我找不到具体的资料。
    原来是一条有3-5个像素厚的直线，细化后变成1直线  2，各不一样的波浪线或有毛刺的线。更多是出现情况2.细化后的线条是有大致的方向的，比较的时候本来应该加进去，但因为更多的是波浪线或有毛刺的线，难以计算方向。
    网上的资料提到计算误差是用欧氏距离，但要选取什么点和怎样计算呢？
    比如原点（2，3），在模板点（2，3）完全匹配，原点（2，4）与模板点（2，4）不匹配，但它与模板点（2，3）匹配，结果就是一个点可能有多个点可以近似匹配。要怎样配对？
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    • ljooo
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    发表于：2008-08-29 09:09:533楼 得分:0
    这些是模式识别里的简单问题，只能自己解决了。
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    • laoma_hbu
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    发表于：2008-08-29 11:28:564楼 得分:30
    我觉的单纯用模板匹配识别率很难达到实用要求，加上用摄像头拍摄的图像，效果估计不会太好。应该考虑多采用一些特征
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    • ljooo
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    发表于：2008-09-02 11:51:525楼 得分:0
    我自己想了几个不同模板匹配识别方法，一起使用，识别率已经达到了95%。我自己想的这些方法不可能比别人的好，特别是书上的，但我不知道他们是怎么做的，书上就几条让人看不懂的公式。有些方法，取一些关键点进行比较，但对于黑色像素个数很少字母，感觉每个像素都是关键点。

    就说区域阈值，可能叫多阈值，因为关线不平均，我程序里面要用到，但我不知道别人是怎么实现的，我找了很多篇文章，都只有公式和理论。
    我用的方法是分割成10×10块，求出每块的阈值，再用高斯模板平均，效果还算可以，但远没有达到理想的地方。
    当光线很不均匀时，用全局阈值只能分割出50%的字母，用我上面说的那种方法，可以达到90%，但我希望达到的是99%。很多人在做，别人肯定是做到的，问题是我不知道他们的算法和实现的代码。
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    • laoma_hbu
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    发表于：2008-09-02 12:51:256楼 得分:60
    分块是一种方法，不过块与块之间的交接处可能效果不太好吧。对于光照不均的可以采用局部阈值算法试试，Niblack二值化算法一般效果不错
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    • vcPlayer
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    发表于：2008-09-02 13:15:207楼 得分:40
    调整阈值，尽量减少二值图像的噪声，然后再细化。你用的细化算法还是比较好的，但细节肯定要额外处理。

    如果模板匹配确实太复杂，可以考虑用矢量图。
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    发表于：2008-09-02 15:48:498楼 得分:0
    ThiningDIB考虑到周围5×5的分布，而ThinnerHilditch，ThinnerPavlidis，ThinnerRosenfeld，ThiningDIBSkeleton好想都只考虑到3×3的情况，所以没有那么稳定。
    那个10×10的阈值矩阵我用高斯模板平均后，减少了交接处的差别。
    如果总共有5个步骤，最终要达到99%的成功率，那么每一个步骤处理的有效率得99.5%以上，要求太高了。
    为了区分两个字母，得专门为它写一个函数，真是麻烦，比如为了准确区别0和Q（Q细化后尾巴可能不见了），得计算他们的空洞数量。
    觉得数字图像处理专业性很强，很需要经验。大部分代码写的时候都不知道有没有改进，感觉就在做实验，花了时间写完后总是失望，到现在都快绝望了。这一个多月我删掉一万多行的代码了。我刚才在当当买了几本这方面书，希望看完后能有质的变化改进。
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    发表于：2008-09-02 16:58:509楼 得分:0
    呵呵，数字图像要深入进去是非常困难的。我们只能在表面应用一下，真正的核心在于数学！

    模式识别中牵涉到的基本都是算法，比如什么神经元、遗传……。如果自己一个人搞的话，是非常困难的。窃以为，数字图像的格式应该做相应的调整了，要不主目前以矩阵的观念来看，时间和空间都耗不起。
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    • laoma_hbu
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    发表于：2008-09-02 23:22:5910楼 得分:0
    现在的识别程序都非常耗时，而且想让计算机理解图像太复杂了，确实有必要改进图像的表示方法，期待牛人的出现
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    • oo_v_oo
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    发表于：2008-09-03 07:14:0611楼 得分:30
    不会走路，跑起来肯定要跌倒
    基础不牢地动山摇
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    • ljooo
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    发表于：2008-09-03 18:47:1212楼 得分:0
    谢谢大家理解，結了。
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