3.2Сегментация
Для нахожденияобласти распознавания нам необходимо найти линию нужной длины и выделить область надо ней.
Для этого мы идем по правому краю сверху вниз, ищем черные пиксели и считаем количество пикселей с левого, до правого края линии, если это количество соответствует заданному диапазону – это нужная линия, а значит выделяем область над этой линией.
Рисунок 3.2.1 – Сегментация изображения.
Зная координату по вертикали и общие размеры листа, мы можем приблизительно выделить область, содержащую срок сдачи проекта и удаляем черные полосы.
Рисунок 3.2.2 – Сегментация изображения.
3.3Утоньшение изображения
В этом курсовом проекте для утоньшенияизображенения используется метод LRTB. Утоньшение выполняется в 4 этапа:
Удаляются граничные пиксели с левой стороны объекта, если они не являются точкой дуги и их удаление не ведет к нарушению восьмисвзяности;
Удаляются граничные пиксели с правой стороны объекта, если они не являются точкой дуги и их удаление не ведет к нарушению восьмисвзяности;
Удаляются граничные пиксели сверху, если они не являются точкой дуги и их удаление не ведет к нарушению восьмисвзяности;
Удаляются граничные пиксели снизу, если они не являются точкой дуги и их удаление не ведет к нарушению восьмисвзяности.
Повторение этих этапов производится до тех пор, пока нельзя будет удалить ни один элемент без нарушения восьмисвязности.
Здесь под граничным элементом понимается пиксель, который не обладает четырехсвязностью по крайней мере с одним из ближайших соседей и у которого на противоположно - рассматриваемой стороне имеется сосед.
Точкой дуги называется пиксель, имеющий два соседа и, при этом, удаление этого пикселя ведет к нарушению связности. Дуговой концевой элемент - пиксель, который обладает четырехсвязностью только лишь с одним своим соседом. Результат утоньшения представлен на рисунке 3.3.1.
Рисунок 3.4.1 –Утоньшение изображения методом LRTB.
Как видно на изображении, метод работает не очень хорошо. Возникло много ненужных “отростков”, которые значительно усложнят процесс распознавания.
Рисунок 3.3.1 – Утоньшение изображения.
Также на изображении присутствуют небольшие помарки, которые мы удалим в процессе определения каждой цифры в качестве отдельного объекта для распознавания.
3.4 Распознавание
Набор информативных признаков формируется на основании концевых точек, узловых точек, концентрации черных пикселей на верхней и нижней половине изображения, а также концентрации черных пикселей на четвертях изображения. Все эти элементы являются информативными признаками.
Для распознавания выделенных в предыдущем пункте символов используется метод распознавания ближайшего соседа.
Реализация этого метода предполагает создание базы для цифр, которые содержат наборы различных информативных признаков для каждого символа. Алгоритм работает следующим образом: при распознавании очередного символа, используя информативные признаки, производится расчет евклидового расстояния от него до каждого символа базы. Минимальное из этих расстояний и определяет символ.