升降车图形焊接软件字符轮廓提取:  肇庆四会升降车出租, 肇庆四会升降车,  肇庆四会升降车价格    ①图像增强是将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。首先使用模糊集合来进行灰度变换，从而增强图像。灰度变换一般的处理的方法是灰度拉升，或者直方图均衡。这两种的方法的本质就是，让原图较暗的像素更加暗，让原图较亮的像素更加亮。采用的方法是直方图均衡。然后通过中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）去除或减弱噪声。②阈值分割是图像分割常用的方法，其实现简单，计算量小，性能较为稳定。阈值分割分为固定阈值分割和动态阈值分割。采用固定阈值进行分割时，如果外界光线环境变化，会导致分割效果不佳。为了使图像分割效果稳定，采用动态阈值分割法。其实现原理是：利用与象素位置相关的一组阈值（即阈值使坐标的函数）来对图像各部分分别进行分割。这种与坐标相关的阈值也叫动态阈值，此方法也叫变化阈值法，或自适应阈值法。这种算法实现起来比较复杂，但是抗噪能力强，对一些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。

     （3）确定字符检测最佳位置由于字符环绕在导线外围，若成像位置不佳，会出现字符成像不全或者字符与导线边缘黏连的情况，这些情况都能直接导致识别错误。为此，设计了一个根据字符成像位置提示是否需要继续旋转导线的算法，步骤如下： ①在字符串组中根据单个字符最小外接矩形的长宽乘积，选取该值最大的认定为参考字符，“S”字符被认定为参考字符，绿色框体为字符“S”的最小外接矩形；②在字符“S”位置，分别向上和向下扩展，直到与导线边缘相交，此时能够得到红色轮廓，上下两个红色矩形分别代表着字符轮廓与导线上下边缘的空隙；③在用户界面上提示“继续旋转”，当导线旋转到“最佳位置”，即上下两块间隙的高度近似相等的情况。此时，可以判定导线旋转至适合字符识别的位置，可以进行下一步操作。

     （4）旋转字符串呈水平位置导线位置倾斜状态下，如果直接对字符进行轮廓提取和识别处理，可能会带来识别错误的问题。为此设置算法根据字符串轮廓方向来转正整个图像和字符串轮廓，为下一步识别提供一个位置和状态最佳的图像。处理步骤大致如下： ①所有字符串生成最小外接矩形，主要是可以获得字符串的方向角Phi；  ②生成转移矩阵，使得字符串方向角为0°，设置参数为-Phi即可；  ③使用第二步中生成的转移矩阵，将图像和轮廓进行转移； ④根据导线转移后的导线轮廓和字符轮廓生成待识别图像，转移前的轮廓和旋转后生成的图像，图中红色轮廓为字符串原始状态。 ⑤生成导线表皮图案、生成黑色字符。

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    （5）判别是否倒转图像和轮廓根据约定的首字符“+”是否出现，来判别图像和轮廓是否需要180°倒转。若不出现“+”，则旋转所有图像和轮廓。如图4.8所示的导线图像和轮廓由于首字符是“+”，不需要倒转。

    （6）分类器的建立与数据截取所用到是结构类似于神经网络的多层感知机是一种传统的分类器。多层感知器是在单层感知器的输出层与输入层之间加入了一层或多层处理单元，即隐藏层，就构成了多层感知器。单层感知器所解决的问题仅局限于线性可分的模式分类问题，而对于线性不可分的情况，如XOR问题，单层感知器则无法解决。对于多层感知器来说，多层感知器克服了单层感知器的许多缺点，原来一些单层感知器无法解决的问题，在多层感知器中就可以解决。 多层感知器结构中用VisualC++来调用halcon算法包中的函数来实现OCR（光学字符的提取）。其中分类器的建立需要以下几个步骤：①创建训练文件：创建光学字符训练文件可分为分割字符、文字分类标识、创建训练文件和将图像字符与字符标识关联并保存到训练图像中。其中最后一步主要由函数append_ocr_trainf函数来实现的。②训练OCR分类器：Halcon支持BOX分类器、神经网络分类器（MLP）和支持向44量机分类器（SVM），由于后两者比前者更加强大，推荐使用后两者。所用到的是神经网络分类器。训练分类器很简单，首先调用create_ocr_class_mlp创建分类器，然后调用trainf_ocr_class_mlp训练分类器，用write_ocr_class_mlp可以保存训练结果。③测试分类器：读入图像，如要文字不是水平，应将其旋转成水平，可以使用以下函数：text_line_orientation计算文字倾角，rotate_image旋转图像。注意前者使用的是弧度，后角使用的是度。分割文字。读取分类器read_ocr_class_mlp，即读取训练分类器的结果。使用do_ocr_multi_class_mlp对文字进行识别。Halcon软件中的DtoPrint预设分类器不支持小写，可以使用Industrial.omc，也可以自己训练。采用的分类器是Industrial.omc。然后进行数据截取，输入大量需要分类的样本和对应结果进行训练，输出为训练好的分类器"Industrial.omc"。红框中实时显示识别结构，若线号朝向不正、图像质量不佳时，会显示“继续旋转”。

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