关于labview图像处理的问题
图像是哪种图像,如果是类似google,yaohoo之类的验证码图像,那就难了。
如果是清晰的标准图像,比如你在网页上截个屏,上面有几个数字,那种图像就是标准图像,这种图像对于labview来说明是小菜一蝶,用vision的OCR,对于较稳定的图像来说准确率还是不错的,时间也不会超过0.5ms/个。
如果是工业图像,字符有破损,残缺,毛刺,断层等情况出现的话,那也是比较困难的,但是比验证码还是好一点,验证码难就难在分割字符上。工业字符分割一般没问题,难就难在识别的算法上,OCR对于这种图像无能为力,如6和8,0和O,这就需要自己开发算法了,根据字体的不同,算法也不相同,没有能够做到通用的算法,通用的算法如字符匹配准确率又不高。
字符识别算法就是一个提取字符信息加以判断的过程,把人眼所能识别的信息转化为计算机所能识别的。现在的汉字识别软件一般采用基于特征识别神经网络匹配的算法,首先把字符分割成30格左右,每格的灰度值分为五个级别,得到长度为30的字符编码,每个字符就有一个不同的编码了,也可以再加一些特征,比如是否有偏旁,哪边灰度值更多,特征越多准确率也就越高,但时间也会增加。对于英文字母和数字来说就没必要那么复杂了,它的特征一般会有哪些,开口方向,对称性(左右/上下/左上右下),当然还有很多特征需要去自己分析了。
两组数据显示很简单,捆绑就行了,X在上,Y在下
2024-08-07 广告