实例介绍
【实例简介】
详细介绍了一种实际应用的集装箱号识别系统中的图像及字符的处理和分割过程。在Matlab 中实现定位后的图像处理及字符分割, 达到了很好的分割效果, 应用神经网络相关的BP 算法, 可以显著提高模式识别率。图像、字母和数字分割准确率达到98% 。
35 BP 凹围3割日间 22 输人层隐含层输出层 误差反向传播 y1 m? 边缘检测后的图片 ‖M丫3⑩12间 信息前向传播 5 7 BP Fig 5 Projection image after the interception Fig 7 BP Network 33 Matlab IMTU3073120 定位后的图片 灰度化 图片转换为 黑底白字 6 Fig 6 Image after fragmenting 字符分割 图片膨胀处理 Fig8 Process of container pla te number BP(back pro pagation function gray Image, quantlmage, bw BP quantizelmage(rg blm age: gray Image= rg b2 gray(rgblmage) quantImage= imadjust( gray Im age, stretchlim (graylmage),[O 11) quant Image= im 2do uble( quant Image op= find- opt im al thresho ld( quantlmage 12bw( quant Imag e, o p (2 o1994-2012ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrvcd.http://www.cnki.nct 36 010 function pic= normalized- lp(bw, rectx, rect, AREA) XsIze, ysize function segm entation= seg ment(im, digit x= recto- min( rect)+ 1; width, min-area); y= recto- min( rect)+1; segment at ion= ; for x index= 1: 1 x size t= sum(im) xxPosl= round (x(1)+ x index/xsize *(X seg= clean( find- valleys( t, 2, I, digit-width) (4)-x(1) xyPosl= round(y (1)+ index/xsize *(y (4)-y(1); for i= 1: ( length(seg)-1) xxPos2= round(x( 2)+index/xsize *(x band- width= seg(i+ 1)-seg(i) (3)-x(2)); maxi= max(t( l, seg(i): seg(i+ 1))) xy Pos2= round (y( 2)+x index/xsize *(y if( maxi* band- width> min-area (3)-y(2)) segmentation(j, 1)=seg(i) or yinde= 1 1: ysize segment at ion(j, 2)= seg(i+ 1) X Pos= round xx Pos 1+ yin dex/ysize i=j1: (xxPos2-xxPosl)) y Pos= round(xy Posl+index/ysize*(xy end; Pos2-xyPos1)): pic( index, y index)=bw(xPos, yPos) 6 er function im= normalized contour Matlab BP bw Image, dim ension load global- var. m at; NOISE= 20 MIN- HEIGHT= 26 MAⅩ- HEIGHT=48: VERTICAL- NOISE= 6 1 HORIZONTAL- NOISE= 1 2002(4):911 his t= sum(( imco mplem ent( bw Im age))) [2] I M 2000 olot-veclor(hisL, 4, Determining LP HorizoNt BP tal Co ntours- Lines Sum Graph:, debug 2) 2003,12(4):25 bw Image= horizontal- crop( imcomplement (bw Image), MIn- HEIGHT, MaX- HEIGHT NOISE; [5] M]. bw Image= cut- bw- img( bw Image, HORH 2001. ZONTAL- NOISE, 1) 16」 bw Image= cut- bw- img( bw Image, VERTH ,2000,166:58 CAL- NOISE, 0: Im= bwlmage: ,2003:2627,11912 [8 BP im= imre ize im, d im ension) [J. ,2010,19(1):24 seg= segment( bw, DIGIT- WIDTH. MIN (责任编辑:吉美丽) o1994-2012ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrvcd.http://www.cnki.nct 【实例截图】
【核心代码】
详细介绍了一种实际应用的集装箱号识别系统中的图像及字符的处理和分割过程。在Matlab 中实现定位后的图像处理及字符分割, 达到了很好的分割效果, 应用神经网络相关的BP 算法, 可以显著提高模式识别率。图像、字母和数字分割准确率达到98% 。
35 BP 凹围3割日间 22 输人层隐含层输出层 误差反向传播 y1 m? 边缘检测后的图片 ‖M丫3⑩12间 信息前向传播 5 7 BP Fig 5 Projection image after the interception Fig 7 BP Network 33 Matlab IMTU3073120 定位后的图片 灰度化 图片转换为 黑底白字 6 Fig 6 Image after fragmenting 字符分割 图片膨胀处理 Fig8 Process of container pla te number BP(back pro pagation function gray Image, quantlmage, bw BP quantizelmage(rg blm age: gray Image= rg b2 gray(rgblmage) quantImage= imadjust( gray Im age, stretchlim (graylmage),[O 11) quant Image= im 2do uble( quant Image op= find- opt im al thresho ld( quantlmage 12bw( quant Imag e, o p (2 o1994-2012ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrvcd.http://www.cnki.nct 36 010 function pic= normalized- lp(bw, rectx, rect, AREA) XsIze, ysize function segm entation= seg ment(im, digit x= recto- min( rect)+ 1; width, min-area); y= recto- min( rect)+1; segment at ion= ; for x index= 1: 1 x size t= sum(im) xxPosl= round (x(1)+ x index/xsize *(X seg= clean( find- valleys( t, 2, I, digit-width) (4)-x(1) xyPosl= round(y (1)+ index/xsize *(y (4)-y(1); for i= 1: ( length(seg)-1) xxPos2= round(x( 2)+index/xsize *(x band- width= seg(i+ 1)-seg(i) (3)-x(2)); maxi= max(t( l, seg(i): seg(i+ 1))) xy Pos2= round (y( 2)+x index/xsize *(y if( maxi* band- width> min-area (3)-y(2)) segmentation(j, 1)=seg(i) or yinde= 1 1: ysize segment at ion(j, 2)= seg(i+ 1) X Pos= round xx Pos 1+ yin dex/ysize i=j1: (xxPos2-xxPosl)) y Pos= round(xy Posl+index/ysize*(xy end; Pos2-xyPos1)): pic( index, y index)=bw(xPos, yPos) 6 er function im= normalized contour Matlab BP bw Image, dim ension load global- var. m at; NOISE= 20 MIN- HEIGHT= 26 MAⅩ- HEIGHT=48: VERTICAL- NOISE= 6 1 HORIZONTAL- NOISE= 1 2002(4):911 his t= sum(( imco mplem ent( bw Im age))) [2] I M 2000 olot-veclor(hisL, 4, Determining LP HorizoNt BP tal Co ntours- Lines Sum Graph:, debug 2) 2003,12(4):25 bw Image= horizontal- crop( imcomplement (bw Image), MIn- HEIGHT, MaX- HEIGHT NOISE; [5] M]. bw Image= cut- bw- img( bw Image, HORH 2001. ZONTAL- NOISE, 1) 16」 bw Image= cut- bw- img( bw Image, VERTH ,2000,166:58 CAL- NOISE, 0: Im= bwlmage: ,2003:2627,11912 [8 BP im= imre ize im, d im ension) [J. ,2010,19(1):24 seg= segment( bw, DIGIT- WIDTH. MIN (责任编辑:吉美丽) o1994-2012ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrvcd.http://www.cnki.nct 【实例截图】
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