java opencv 数字识别,使用opencv进行数字识别

数字识别,使用opencv进行数字识别"/>

java opencv 数字识别,使用opencv进行数字识别

最终的效果图是这样的：

图中的一个小的窗口中为resize之后的所有找到的图片的列表，在这个case中，有三个数字。

数字识别即将图片中的数字通过计算机算法识别为文本。如果要从头写一个识别器，可能需要很多的实践，花费很大的精力，而且还需要有良好的数学功底才能完成，不过使用opencv提供的丰富的API和算法实现，可以比较容易的做到，而且也可以得到比较高的精确率。

数字识别是模式识别中的一个特例，我这里要讨论的是一个比较简单的实现，基于最简单也最容易理解的KNN算法(请参看之前的一篇文章)。

数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤：ROI抽取和识别。

1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来，这个步骤包括二值化，噪点的消除等

2. 识别即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类，事实上属于机器学习的一个典型应用

图像预处理

原始图片中会有大量与目标无关的信息，比如人脸检测中，背景中往往有诸如桌椅，墙壁上的画，或者在户外的树木，动物等等，这些与目标无关的信息被称为噪音或者噪点，应该在进行分类之前通过一些特定的步骤来消除，不但可以减少计算量，而且还可以提高准确率。