基于安卓手机的液晶屏数字识别系统的设计与实现

 新闻资讯     |      2022-08-03 00:16
本文摘要:概要:针对具有七段字节的数字液晶屏,设计了一种基于安卓手机的液晶屏数字识别系统。通过手机照片提供液晶屏图像,利用安卓本地模块功能调用计算机视觉库,对图像展开处置;针对图像的弯曲问题,通过图像预处理和霍夫转换获得图像倾斜角,并展开弯曲矫正;利用直方图对数字字符展开拆分,以网格法萃取字符的特征值,用三层BP神经网络展开液晶屏数字字符的辨识。实际检测结果表明识别率很高,而且辨识速度迅速,该系统基于安卓手机,使用方便,便于装载,可以动态操作者。

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概要:针对具有七段字节的数字液晶屏,设计了一种基于安卓手机的液晶屏数字识别系统。通过手机照片提供液晶屏图像,利用安卓本地模块功能调用计算机视觉库,对图像展开处置;针对图像的弯曲问题,通过图像预处理和霍夫转换获得图像倾斜角,并展开弯曲矫正;利用直方图对数字字符展开拆分,以网格法萃取字符的特征值,用三层BP神经网络展开液晶屏数字字符的辨识。实际检测结果表明识别率很高,而且辨识速度迅速,该系统基于安卓手机,使用方便,便于装载,可以动态操作者。

  0章节  随着我国信息化建设和现代化进程的减缓,自动识别技术早已更加普遍地应用于在各个工程领域,利用数字图像识别技术可以有效地减缓自动化、智能化进程。液晶屏作为智能化设备的主要标志,其辨识早已沦为模式识别[1]领域的最重要研究课题。具有七段字节的数字液晶屏,其表明精度高,更容易加载和设置,在工业领域应用于十分普遍。

利用现有的图像收集技术、图像处理技术和图像识别技术,可以构建液晶屏数字的辨识,常用的方法有神经网络和模板给定,辨识的时间、辨识精度和系统的便携性是识别系统的关键。  现有的识别系统大都是以计算机为载体,无法构建随时随地辨识液晶屏的拒绝。近年以来,智能手机系统特别是在是安卓系统[2],以其开放性、不易研发和基于Linux操作系统等优势,取得了大量的用户。

安卓系统获取本地模块(JNI)功能,使开发者可以通过模块调用库文件,不仅可以用于Java语言展开研发,而且可以用于轻量级且高效的C/C++语言撰写。安卓的本地模块功能为构建图像处理获取了便利。通过调用计算机视觉库[3]文件,安卓开发人员可以便利展开图像的处置和图像的辨识。

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基于此,本文明确提出基于安卓手机的液晶屏数字识别系统,通过安卓手机照片,提供液晶屏图像,利用图像处理技术对图像展开处置,最后使用三层BP神经网络[4]对图像展开辨识,随时随地、较慢、精确地辨识液晶屏图像。  1识别系统流程  图像识别技术是利用计算机视觉收集物理对象,以图像数据为基础,让机器仿效人类视觉,自动已完成某些信息的处置功能,超过人类所具备的对视觉收集图像展开辨识的能力,以替换人去已完成图像分类及辨识的任务[5]。图像模式识别系统一般来说由五个模块构成,如图1右图。  2图像预处理及特征提取  由安卓手机照片顺利后获得液晶屏图像,这里挑选照片条件不是很理想的情况下提供的照片,如下图2右图。

  由上图2右图,获得的图像是彩色图像,由于光照强度等原因,液晶屏图像中常有许多噪声点。为了获得准确图像,本文对图像展开灰度化处置、大津法[6]二值化处置和进运算处置。

右图3中(a)、(b)和(c)分别为灰度化处置、大津法二值化处置和进运算处置后的结果。  2.1图像弯曲矫正  在摄制过程中由于拍摄角度等因素,造成图像不会有一定角度的弯曲,如图3(c)右图。

图像的弯曲将不会减少先前字符拆分和特征提取的可玩性,甚至造成萃取到的特征值是错误的,进而严重影响字符识别的精度。为了便于图像先前处置,必须对图像展开弯曲矫正。  对于液晶屏图像,考虑到使用霍夫转换的方法欲其倾斜角。通过霍夫转换,可以获得图像中所有直线的端点。

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为了便于较慢、高效地贪图图像的倾斜角,先对图像展开收缩处置和边缘检测。  收缩是所指将图像与核展开卷积,核可以是任何形状或大小。

通过图像的收缩操作者,可以将图像中的提示区域渐渐减少。对于图3(c),再行展开反色处置,然后使用77的矩形内核收缩处置5次。收缩处置后的图像包括有许多直线,对收缩处置图像展开边缘检测。

原作上上限阈值之比3:1,通过Canny边缘检测获得的边缘图像。图4中(a)和(b)分别是对图3(c)展开收缩和边缘检测后的结果。

  由图4(b)可以显现出,经收缩处置和边缘检测后的图像可以将液晶屏数字的轮廓勾勒出来。对图4(b)展开霍夫转换,可以提供图像中每条线段的端点,进而可以欲其当真托函数,即求出每条线段与横轴之间的夹角。对其余倾斜角贪图平均值,即指出是图3(c)的弯曲角度。

  根据倾斜角将图3(c)展开转动得图5。


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