一種基于交點數判定手寫數字的方法技術

本發明專利技術公開了一種基于交點數判定手寫數字的方法，包括以下步驟：S1、將手寫的數字信息以圖像形式保存至計算機上，并初始化為灰度圖像；S2、采用中值濾波法消除圖像中的噪聲；S3、將灰度圖像處理成數字圖像；S4、在數字圖像中上到下作3～5根垂直線，根據垂直線與數字圖像之間的交點數，確定數字值；S5、對于交點數相同的多個圖像，對每個數字從左到右作三根水平線，根據水平線與數字圖像之間的交點數，確認數字值。本發明專利技術提出了一種簡單、快速的脫機識別手寫體數字的方法，通過對垂直線與手寫字符相交的交點個數進行判定，可準確識別數字值；當多個數字交點相同，不能從垂直交點數上區分數字時，再輔之以橫向切割交點數計算，可唯一確定數字值。

【技術實現步驟摘要】
一種基于交點數判定手寫數字的方法
本專利技術屬于計算機人工智能
，特別涉及一種基于交點數判定手寫數字的方法。
技術介紹
當今，計算機飛速發展，我們的生活、工作和學習已經越來越離不開計算機了，但是，就目前來看，我們仍然離不開圖片書本、錄像聲音以及手寫文字，而且如今我們要求計算機識別這些圖像、聲音和文字，如對郵政編碼、財務報表、銀行票據和一些調查數據的識別，因此，如何讓計算機準確地識別手寫的數字，具有廣泛的應用前景。手寫體數字識別可以分為聯機手寫體數字識別和脫機手寫體數字識別兩種，手機、平板電腦等設備的手寫輸入法屬于聯機手寫模式，因為聯機手寫體數字識別在輸入的過程中有筆畫和筆順數等信息的錄入，所以，聯機手寫體數字的識別也較脫機手寫體數字識別容易一些，其研究成果也比較成熟，而本專利技術專注于脫機識別已經寫好的手機體數字。手寫體數字識別是我們很熟悉的光學字符識別技術(其英文縮寫為OCR)的一個分支，是光學字符識別中很常見的一個比較重要的問題，科學技術迅猛發展，光學字符識別也有了重要的理論價值以及實用價值，怎樣利用計算機來自動辨認人類手寫在紙張上的阿拉伯數字就是光學字符識別研究的主要對象。目前，比較主流的識別方法包括：(1)模版匹配法，對每個模式類先定義一個標準的模式，而且將這個模式定為此模式類的一個模板，在識別字符的時候，將待識別字符與所有定好的模板進行比較，最后所得差別最小模板的所屬類型即可認為是待識別字符所屬于的類別。模板匹配法具有原理簡單、易于實現的有點，但是模板匹配法的要求標準比較高，它要求有穩定的模板，因此，模板匹配法一般只適用于印刷體字符或者受一定限制的手寫體字符，針對具有隨意性的手寫體字符，模板匹配法很難適用。(2)統計決策法，統計決策法以概率論和數理統計為基礎，提取待識別模式的一組統計特征，之后進行判決，達到分類目的。判決時候的決策函數具有一定的相關準則。統計決策法有比較嚴格的數學基礎，在識別字符的模式識別中，用嚴格的數學計算來實現識別字符的，其最終也歸結于分類問題。Bayes法則是統計決策法的一個很好的代表。統計決策法有抗噪聲干擾能力非常強的優點，但是抽取好的特征比較困難是其缺點之一，它的另一缺點是不能表現比較精細的模式結構特征。幾何分類法是統計決策法的另一個很直觀的形式，其基本原理就是把特征向量當作是特征空間里面的一個點，先找出幾何分離函數，再把這些點進行分離，最后完成分類任務，這一方法有個前提，就是確定特征點在特征空間中是可分的。假如不是同一類樣本的聚類空間有重疊現象的發生，那么尋找分離函數的這一個迭代過程就不會達到收斂，這時也就不能完成分類識別。(3)邏輯推理法，以人工智能為基礎的字符判別方法叫邏輯推理法，它的基本思想就是先用知識對每個模式類進行描述，再運用知識庫中的一系列規則對其進行推理，從而得到了不同的結果，并且每一個結果都會有與其相應的模式。邏輯推理法也有其缺點，就是很難識別出數字字符“1”。(4)模糊判別法，用模糊集合來表示模式類，用隸屬度將模糊集合分成若干個子集，子集的總數和模式類別的總數是一樣的，然后根據就近原則進行分類，模糊判別法的理論基礎是模糊數學，因為函數中的隸屬度未知樣本與標準模式間的相類似程度度量了，因此，模糊判別法能夠反映出數字字符模式的整體特征結構，這就允許待識別數字字符可以有一定的干擾以及變形，可是，在模糊判別前建立一個合理的隸屬函數是個比較困難的問題。(5)神經網絡法，先讓神經網絡對每個模式類別中的樣本進行學習，再通過神經網絡的學習以及記憶能力記住每個模式類別里的樣本特征，在識別待識字符的時候，通過網絡回憶以前記住的每個模式類別特征，并且把它們一一與待識樣本特征進行比較，從而判斷樣本屬于哪一個模式類別。網絡輸入的是字符的特征向量，網絡的輸出是字符的識別結果。因為識別策略有所不同，對問題的理解水平也有一定限制，所以網絡輸入的特征向量里經常包含比較冗余的信息，有時候幾乎是相互矛盾的。在經過多次的反復學習之后，神經網絡可以自動消除所謂的冗余和互相矛盾的信息，將特征向量優化，做到強化類間的不同地方。而且，神經網絡的網絡結構是具有分布式的，它能夠加快一些大規模問題的求解速度，因為它具有可以并行的條件。神經網絡法也具有抗干擾能力強的優點，并且待識別樣本可以有較大一些的變化，但是它對特征向量的選取有較高的要求。
技術實現思路
本專利技術的目的在于克服現有技術的不足，提供一種通過設置垂線與手寫字符相交，并對交點個數進行判定，可準確識別數字值；當多個數字出現交點相同，不能從垂直交點數上區分數字時，再輔之以橫向切割交點數計算，可唯一確定數字值的基于交點數判定手寫數字的方法。本專利技術的目的是通過以下技術方案來實現的：一種基于交點數判定手寫數字的方法，包括以下步驟：S1、手寫數字電子化：將手寫的數字信息以圖像形式保存至計算機上，圖像文件格式可以為jpg、png或bmp等格式，并去除圖像的顏色信息，初始化圖像為灰度圖像；S2、消除噪聲:在圖像掃描或拍照過程中，由于光線或其它原因，可能在圖像中存在一些隨機的噪聲(孤立的、較小的像素塊)，必須去除；采用中值濾波的方法消除灰度圖像中的噪聲；S3、進行二值化處理：也就是改變圖像的灰度級，根據圖像中像素的灰度值，將灰度圖像處理成僅包括黑、白兩種顏色的數字圖像；S4、基于垂直交點，判定數字值：在數字圖像中針對每個數字從上到下作3～5根垂直線，根據垂直線與數字圖像之間的交點數，確定數字值；S5、對于垂直線與數字圖像之間的交點數相同的多個數字圖像，在數字圖像中再針對每個數字從左到右作三根水平線，根據水平線與數字圖像之間的交點數，確認最終數字值。進一步地，步驟S1的灰度圖像用點矩陣表示為：其中，m×n為圖像分辨率，每個坐標(i,j)表示一個獨立的像素點，其灰度值用f(i,j)表示，f(i,j)大于等于設定的閾值的，則該像素點為筆劃部分；f(i,j)小于設定的閾值的，則該像素點為白色背景，f(i,j)∈[0,255]。進一步地，步驟S2具體實現方法為：將一個n×n大小的模板從上到下從左到右在圖像上進行移動,將這個模板移動到各個像素上,對每個像素使用n×n模板,使得所有的像素灰度值的中間值取代當前像素的灰度值：其中，n＝3或5；模板大小不同，會造成濾波器濾波效果的不同，所達到的去噪效果也就不一樣，對于3x3的濾波器，圖像中任一點M的灰度等于其領域內9個像素灰度值的中間值：A0A1A2A3MA4A5A6A7進一步地，步驟S3的具體實現方法為：將所提取的圖像的矩陣轉化為只由0和l表示的二值像素矩陣形式，即f(i,j)＝0或f(i,j)＝1；設定一個閾值t∈(0,255)，得到二值化后的矩陣表達式為：重新設置C＝{g(i,j)}為二值化后的圖形矩陣，二值化后，使得圖像將呈現白底黑字的效果，為后續處理奠定基礎。進一步地，步驟S4具體實現方法包括以下子步驟：S41、探測圖像最左和最右的像素點，作為圖像邊界；S42、查詢使得g(i,j)＝1的最小和最大的j值，分別記為jmin和jmax，計算中點值jm＝(jmax-jmin)/2，這就是中間垂線的位置，計算左邊垂線的位置為jleft＝(jm-jmin)/2，右邊垂線位置為jright＝(jmax-jm)/2；分別在本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于交點數判定手寫數字的方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、手寫數字電子化：將手寫的數字信息以圖像形式保存至計算機上，并去除圖像的顏色信息，初始化圖像為灰度圖像；S2、消除噪聲:采用中值濾波的方法消除灰度圖像中的噪聲；S3、進行二值化處理：根據圖像中像素的灰度值，將灰度圖像處理成僅包括黑、白兩種顏色的數字圖像；S4、基于垂直交點，判定數字值：在數字圖像中針對每個數字從上到下作3～5根垂直線，根據垂直線與數字圖像之間的交點數，確定數字值；S5、對于垂直線與數字圖像之間的交點數相同的多個數字圖像，在數字圖像中再針對每個數字從左到右作三根水平線，根據水平線與數字圖像之間的交點數，確認最終數字值。

【技術特征摘要】
1.一種基于交點數判定手寫數字的方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、手寫數字電子化：將手寫的數字信息以圖像形式保存至計算機上，并去除圖像的顏色信息，初始化圖像為灰度圖像；S2、消除噪聲:采用中值濾波的方法消除灰度圖像中的噪聲；S3、進行二值化處理：根據圖像中像素的灰度值，將灰度圖像處理成僅包括黑、白兩種顏色的數字圖像；S4、基于垂直交點，判定數字值：在數字圖像中針對每個數字從上到下作3～5根垂直線，根據垂直線與數字圖像之間的交點數，確定數字值；具體實現方法為：S41、探測圖像最左和最右的像素點，作為圖像邊界；S42、查詢使得g(i,j)＝1的最小和最大的j值，分別記為jmin和jmax，計算中點值jm＝(jmax-jmin)/2，這就是中間垂線的位置，計算左邊垂線的位置為jleft＝(jm-jmin)/2，右邊垂線位置為jright＝(jmax-jm)/2；分別在jleft、jm和jright三個位置，各引一根垂直線；或者在jleft、jm和jright三個位置各引一根垂直線，以及jleft和jm之間或者jm和jright之間任意位置引一根垂直線；或者在jleft、jm和jright三個位置各引一根垂直線，以及在jleft和jm之間任意位置、jm和jright之間任意位置，分別各引一根垂直線；然后根據垂直線與數字的交點的個數判斷數字值；S5、對于垂直線與數字圖像之間的交點數相同的多個數字圖像，在數字圖像中再針對每個數字從左到右作三根水平線，根據水平線與數字圖像之間的交點數，確認最終數字值。2.根據權利要求1所述的基于交點數判定手寫數字的方法，其特征在于，所述步驟S1的灰度圖像用點矩陣表示為：其中，m×n為圖像分辨率，每個坐標(i,j)表示一個獨立的像素點，其灰度值用f(i,j)表示...

【專利技術屬性】
技術研發人員：唐雪飛，陳科，馬晨曦，
申請(專利權)人：成都康賽信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：四川;51