[發明專利]一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法及裝置在審
| 申請號： | 202010860179.3 | 申請日： | 2020-08-25 |
| 公開（公告）號： | CN112001311A | 公開（公告）日： | 2020-11-27 |
| 發明（設計）人： | 徐澤鴻;韓威宏;張艷;王國玉 | 申請（專利權）人： | 成都四方偉業軟件股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/34;G06K9/38;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 610041 四川省*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 圖形 邊緣 檢測 實現 手寫 數字 識別 方法 裝置 | ||
1.一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、對手繪圖預處理得到二值化圖；
S2、提取步驟S1中二值化圖中單個數字的輪廓線；
S3、計算步驟S2中單個數字的外邊框；
S4、對步驟S3中的外邊框進行升序排列；
S5、識別步驟S4中外邊框內的數字，再將單個數字連接起來形成整體數字。
2.根據權利要求1所述的一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法，其特征在于，步驟S1的具體過程為：采用OpenCV庫對手繪圖圖片進行灰度化、二值化預處理后，得到整副圖片只有0和255兩個值的二值化圖。
3.根據權利要求1所述的一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法，其特征在于，步驟S2的具體過程為：
S201、使用邊緣提取算法提取二值化圖中單個數字的輪廓線；
S202、刪除步驟S201輪廓線中的邊界輪廓線；
S203、刪除步驟S201輪廓線中輪廓面積小于設定閾值的輪廓線；
S204、完成步驟S202和S203后得到單個數字的外輪廓線或外輪廓線和內輪廓線。
4.根據權利要求3所述的一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法，其特征在于，步驟S3的具體過程為：
S301、計算步驟S204得到的所有外輪廓線和內輪廓線的外接矩形框；
S302、對步驟S301中的外接矩形框進行分析，檢測內輪廓線是否包含在外輪廓線內，是，則刪去內輪廓線，否，則不做任何操作。
5.根據權利要求1所述的一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法，其特征在于，步驟S4的具體過程為：將單個數字的外邊框按照X坐標進行升序排列。
6.根據權利要求1所述的一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法，其特征在于，步驟S5中采用深度學習模型識別外邊框內的數字；深度學習模型構建方法包括的步驟如下：
S501、收集和整理寫數字0~9的樣本；
S502、選擇深度學習框架，確定基于CNN的學習網絡結構，模型評估指標，訓練針對手寫數字0~9的識別模型。
7.一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別方法的裝置，其特征在于，包括
存儲器：用于存儲可執行指令；
處理器：用于執行所述存儲器中存儲的可執行指令，實現如權利要求1-6任一項所述的一種基于圖形邊緣檢測實現手寫數字識別的方法。
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