使用OpenCV记分牌数字识别

我想从一个典型的记分牌中提取数字，你会发现在高中健身房。我有一个数字“闹钟”字型每个数字和设法透视校正，阈值和从视频源使用OpenCV记分牌数字识别

Sample input

这里提取一个给定的数字是我的模板输入的样本

Template input

我的问题是没有一个分类方法会准确确定所有数字0-9。我已经尝试了几种方法

1）Tesseract OCR - 这一个一直在4上搞砸，并经常返回奇怪的结果。只需使用命令行版本。如果我真的试图用“闹钟”字体来训练它，我每次都会得到未知的角色。

2）k最接近OpenCV - 我搜索一个由我的模板图像（0-9）组成的数据库，并查看哪一个数据库最近。我经常得到混乱3/1和7/1之间

3）cvMatchShapes - 这是一个相当糟糕的，它通常不能告诉的数字2之差为每个输入数字

4）切线距离 - 这是最接近的，但输入和我的模板之间的最小切线距离结束映射“7”到“1”每次

我真的很茫然，得到这样一个分类算法简单的问题。我觉得我已经很好地清理了输入，对于分类来说这是一个相当简单的例子，但我无法获得足够可靠的任何实际应用。任何关于在哪里寻找分类算法，或如何正确使用它们的想法，将不胜感激。我没有清理输入吗？更好的输入数据库呢？我不知道我还会用什么来输入，每个数字和模板在这一点上看起来都很有用。

来源

2011-11-09 pyromanfo

经典的数字识别（在这种情况下应该可以很好地工作）是在图像的周围裁剪图像，将其大小调整为4x4像素，最后应用dct进一步缩小搜索空间（然后，您可以选择前4-6个值）。用这些价值观来训练一个分类器。 SVM是一个很好的例子，可以在OpenCV中使用。

它不像艾玛或马丁的建议那么简单，但更优雅，我认为，更强大。

编辑

鉴于你输入的宽/高比，您可以选择一些不同的小分辨率。如3x4

来源

2011-11-09 19:51:48 Sam

我使用了3x5图像（类似于数字显示中的行/列），它在k最近搜索时效果很好。死了。谢谢！ – pyromanfo

很高兴听到！继续！ – Sam

听起来可能听起来很愚蠢，但是您是否尝试过直接检查黑色条，然后水平地在顶部和底部半部 - 中心线的左侧和右侧进行检查？

来源

2011-11-09 19:26:53

鉴于输入的高度规律性，您可以定义一组要检查的图像的7个目标区域。每个区域应该包含显示器每个数字的7段中的一段的重要部分，但不重叠。

然后，您可以检查每个区域并平均像素的颜色/亮度以生成给定二进制状态的概率。如果你在所有领域的可能性很高，你可以很容易地找出数字是什么。

它不像纯粹的ML型算法那么优雅，但ML更适合于不规则的输入，在这种情况下似乎并不适用 - 所以您为了准确性而交易优雅。

来源

2011-11-09 19:42:07 Emma

如果您尝试使用Tesseract进行文本识别，请尝试传递未输入一位数字，但输入一些重复的数字，有时可能会产生更好的结果，here's the example。但是，如果您计划使用商业软件，则可能需要查看商业OCR SDK。例如，尝试ABBYY FineReader Engine。免费使用应用程序并不便宜，但对于商业来说，它可以为您的产品带来很好的价值。据我所知，ABBYY提供了最好的OCR质量，例如检出http://www.splitbrain.org/blog/2010-06/15-linux_ocr_software_comparison

来源

2011-11-10 07:50:56 Nikolay

使用OpenCV记分牌数字识别

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