[發明專利]一種基于定位點的旋轉數字識別方法及系統

有效

• 申請號: 201611031403.8
• 申請日: 2016-11-18
• 公開（公告）號: CN106778766B
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發明（設計）人: 閔鋒;葉顯一;李曉林;張彥鐸
• 申請（專利權）人: 武漢工程大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 唐萬榮

1.一種基于定位點的旋轉數字識別方法，其特征在于，該方法包括：

S1、對輸入的視頻幀圖像進行預處理，得到相應的灰度圖像；

S2、對所述灰度圖像進行輪廓提取，得到所述灰度圖像中的色塊的定位點位置、寬度和長度；

S3、根據所述定位點位置對所述灰度圖像進行旋轉矯正，得到矯正圖像和矯正定位點位置；

S4、根據所述矯正定位點位置、所述色塊的寬度和長度對所述矯正圖像進行圖像分割，得到只包含數字部分的數字圖像；

S5、對所述數字圖像進行灰度化，通過深度學習模型和分類器得到所述數字圖像中的數字；

步驟S2包括：

S21、對所述灰度圖像進行輪廓提取，并通過道格拉斯-普克算法對提取到的輪廓進行四邊形逼近處理，得到相應的色塊；

S22、當確定存在三個色塊時，計算得到該三個色塊的中心點位置、寬度和長度，將該三個中心點位置分別作為三個色塊的定位點位置；

步驟S3包括：

S31、根據三個定位點構成三角形的幾何特征，確定旋轉矯正的旋轉角；

S32、根據所述旋轉角以所述灰度圖像的中心為旋轉原點對所述灰度圖像進行旋轉矯正，得到矯正圖像和矯正定位點位置。

2.如權利要求1所述的旋轉數字識別方法，其特征在于，步驟S1中，對輸入的視頻幀圖像進行預處理包括：對所述視頻幀圖像進行灰度化處理、下采樣處理、上采樣處理以及二值化處理。

3.如權利要求1所述的旋轉數字識別方法，其特征在于，步驟S5中，所述深度學習模型為PCANet模型，所述分類器為SVM分類器。

4.一種基于定位點的旋轉數字識別系統，其特征在于，該系統包括：

預處理模塊，用于對輸入的視頻幀圖像進行預處理，得到相應的灰度圖像；

輪廓提取模塊，連接所述預處理模塊，用于對所述灰度圖像進行輪廓提取，得到所述灰度圖像中的色塊的定位點位置、寬度和長度；

旋轉矯正模塊，連接所述輪廓提取模塊，用于根據所述定位點位置對所述灰度圖像進行旋轉矯正，得到矯正圖像和矯正定位點位置；

圖像分割模塊，連接所述旋轉矯正模塊，用于根據所述矯正定位點位置、所述色塊的寬度和長度對所述矯正圖像進行圖像分割，得到只包含數字部分的數字圖像；

數字識別模塊，連接所述圖像分割模塊，用于對所述數字圖像進行灰度化，通過深度學習模型和分類器得到所述數字圖像中的數字；

所述輪廓提取模塊包括：

提取子模塊，連接所述預處理模塊，用于對所述灰度圖像進行輪廓提取，并通過道格拉斯-普克算法對提取到的輪廓進行四邊形逼近處理，得到相應的色塊；

計算子模塊，連接所述提取子模塊，用于當確定存在三個色塊時，計算得到該三個色塊的中心點位置、寬度和長度，將該三個中心點位置分別作為三個色塊的定位點位置；

所述旋轉矯正模塊包括：

確定子模塊，連接所述計算子模塊，用于根據三個定位點構成三角形的幾何特征，確定旋轉矯正的旋轉角；

矯正子模塊，連接所述確定子模塊和所述圖像分割模塊，用于根據所述旋轉角以所述灰度圖像的中心為旋轉原點對所述灰度圖像進行旋轉矯正，得到矯正圖像和矯正定位點位置。

5.如權利要求4所述的旋轉數字識別系統，其特征在于，所述預處理模塊中，對輸入的視頻幀圖像進行預處理包括：對所述視頻幀圖像進行灰度化處理、下采樣處理、上采樣處理以及二值化處理。

6.如權利要求4所述的旋轉數字識別系統，其特征在于，所述數字識別模塊中，所述深度學習模型為PCANet模型，所述分類器為SVM分類器。