一種字符識別方法及裝置的製作方法
2023-05-10 04:23:11
專利名稱：一種字符識別方法及裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及計算機圖像處理技術領域，尤其涉及一種字符識別方法及裝置。
背景技術：
隨著社會經濟的發展，車輛的數量不斷增加，因此通過計算機信息化、智能化的方案管理車輛成為必然。現有技術中車牌識別在智能交通領域扮演者重要的角色，其在交通流量監測、高速公路卡口收費、闖紅燈違章車輛監控及社區自動收費系統中具有廣泛的應用。現有的車牌類型識別的過程中主要包括車牌定位、車牌矯正、車牌字符分割和字符識別等幾個主要步驟。字符識別為車牌識別中的核心技術，將字符序列識別出後，需要通 過字符識別技術將字符序列中的每個字符識別出。目前採用的車牌字符識別算法包括模板匹配算法和機器學習算法。其中，機器學習算法需要學習大量的字符樣本，並且需要經過長時間的訓練，計算量大並且效率低。模板匹配算法相對機器學習算法實現簡單，但是其魯棒性較差，這是因為模板匹配算法就是將識別字符與所存儲的標準字符模板集合中的每個模板進行比較，然後選擇與之距離最相近的模板作為識別結果。模板匹配方法多利用了字符的輪廓、網格、投影等統計特徵，因此會導致相似字符區分能力差以及因為特徵數據維數過大而導致識別速度慢等問題，對於有變形、位移、傾斜的待識別字符，模板匹配方法很容易產生誤識別，識別準確性較差
發明內容
有鑑於此，本發明實施例提供一種字符識別方法及裝置，用以解決現有技術字符識別過程中魯棒性差的問題。本發明提供一種字符識別方法，所述方法包括對包含待識別字符信息的圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中字符的邊界，根據確定的邊界，在包含待識別字符信息的樣本圖片中截取待識別字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理；在歸一化處理後的待識別字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等；識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，採用該歸屬方向值對邊緣梯度數組中相應位置賦值，該數組的其他位置賦值為-I ；將該邊緣梯度數組與保存的每個字符對應的每個模板進行匹配，確定匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果。本發明提供一種字符識別裝置，所述裝置包括歸一化模塊，用於對包含待識別字符信息的圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中待識別字符的邊界，根據確定的邊界，在包含待識別字符信息的樣本圖片中截取待識別字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理；邊緣信息確定模塊，用於在歸一化處理後的待識別字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等；梯度方向確定模塊，用於識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，採用該歸屬方向值對邊緣梯度數組中相應位置賦值，該數組的其他位置賦值為-I ;匹配識別模塊，用於將該邊緣梯度數組與保存的每個模板進行匹配，確定匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果。本發明提供了一種字符識別方法及裝置，該方法針對待識別字符識別和模板創建時，進行歸一化處理、確定字符邊緣信息圖，並確定邊緣梯度數組中每個數值的取值，當確定了邊緣梯度數組中相應位置的賦值後，根據待識別字符對應邊緣梯度數組與每個字符對應的每個模板之間的匹配，確定匹配距離，根據匹配距離識別字符。由於在本發明中根據字符中每個像素點的梯度方向，作為邊緣梯度數組中的相應數值，而梯度方向具有較強的抗幹擾能力，因此本字符識別方法具有較強的魯棒性，並且在識別的過程中與每個字符對應的每個模板進行匹配，根據匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果，因此可以避免字符單模板匹配的魯棒性差的問題，提高了該匹配方法的適用範圍。
此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中圖I為本發明提供的字符識別過程示意圖；圖2為本發明提供的字符模板創建過程中的歸一化處理的過程；圖3為本發明提供的字符模板創建過程中的特徵提取過程；圖4為本發明提供的字符識別裝置的結構示意圖。
具體實施例方式本發明實施例為了提高字符識別的效率及精度，提供了一種字符識別方法及裝置。下面結合說明書附圖，對本發明進行詳細說明。圖I為本發明提供的字符識別過程示意圖，該過程包括以下步驟SlOl :對包含待識別字符信息的圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中待識別字符的邊界，根據確定的邊界，在包含待識別字符信息的樣本圖片中截取待識別字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理。S102:在歸一化處理後的待識別字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色 像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等。S103 :識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，採用該歸屬方向值對邊緣梯度數組中相應位置賦值，該數組的其他位置賦值為-I。S104 :將該邊緣梯度數組與保存的每個字符對應的每個模板進行匹配，確定匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果。在對字符識別之前還包括針對每個字符，創建該字符的多個模板，在創建每個字符的每個模板時，也需要進行歸一化處理、確定字符邊緣信息圖，並確定邊緣梯度數組中每個數值的取值，即模板的創建過程與在字符識別過程中進行的步驟相同。當確定了模板對應的邊緣梯度數組中相應位置的賦值後，採用相同的方法確定待識別字符對應的邊緣梯度數組中每個相應位置的賦值，根據待識別字符對應邊緣梯度數組與模板之間的匹配，確定匹配距離，根據匹配距離識別字符。由於在本發明中由於根據字符中每個像素點的梯度方向，作為邊緣梯度數組中的相應數值，而梯度方向具有較強的抗幹擾能力，因此本字符識別方法具有較強的魯棒性，並且在識別的過程中與每個字符對應的每個模板進行匹配，根據匹配距離，將匹配距離最小 值對應的字符作為識別結果，因此可以避免字符單模板匹配的魯棒性差的問題，提高了該匹配方法的適用範圍。下面通過具體的實施例，對本發明字符識別過程進行詳細說明。為了提高字符識別的準確性，並提高字符識別的效率，需要針對每個字符保存了多個模板，每個模板需要具有代表性，模板之間的差異比較大。在創建並保存字符的模板時，需要對字符區域進行歸一化處理，並提取該歸一化處理後字符區域的特徵。圖2為本發明提供的字符模板創建過程中的歸一化處理的過程，該過程包括以下步驟S201 :將包含字符信息的樣本圖片進行二值化處理。一般包括字符信息的樣本圖片為彩色圖片，在對該彩色圖片進行二值化之前，需要首先將該彩色圖片轉換為灰度圖片，之後採用相應的二值化算法對該灰度圖片進行二值化處理，在本發明中可以採用Otsu 二值化算法對灰度圖片進行二值化處理。S202:從二值化處理後的圖片的四個邊界開始，分別向圖片內部搜索；當搜索到該圖片中的白色像素點時，確定該白色像素點位於該字符的邊界；根據從每個邊界方向掃描到的白色像素點的位置，確定該字符的邊界。在本發明中為了在該二值化處理後的圖片中檢測字符所在的區域，分別從該二值化處理後的圖片的四個邊界開始，向圖片內部掃描，即從該二值化處理後的圖片的上、下、左、右四個方向分別向圖片內部掃描。具體的當從上、下兩個方向首次識別到白色像素點時，則認為該白色像素點所在的行為字符的上、下邊界所在的行，當從左、右兩個方向首次識別到白色像素點時，則認為該白色像素點所在的列為該字符的左、右邊界所在的列。S203 :根據確定的字符的邊界，在包含字符信息的樣本圖片中截取字符區域。當確定了構成字符邊界的行和列後，即可在包含字符信息的樣本圖片中截取字符區域的圖片了。S204:對截取的字符區域進行二值化處理，並按照設置的大小，對該二值化處理後的圖片進行歸一化處理。當從彩色圖片中截取了該字符區域後，對該字符區域對應的圖片仍然為彩色圖片，將字符區域的彩色圖片轉換為灰度圖片，並對該灰度圖片採用OtSU 二值化算法進行二值化處理，之後根據設置的大小，例如在本發明中該設定的大小可以為寬24，高48，對該二值化後的圖片進行歸一化處理，並且同時對該轉換後的灰度圖片，按照該設置的大小進行歸一化處理。從而得到歸一化後的二值圖和灰度圖。圖3為本發明提供的字符模板創建過程中的特徵提取過程，該過程包括以下步驟S301 :在歸一化後的字 符區域中，識別像素點像素值的跳變。該歸一化後的字符區域為二值字符圖，該二值字符圖的寬度為W，高度為H。在該二值字符圖中識別像素值的跳變，即兩個相鄰像素點的像素值由I變為0，或由0變為I的情況。S302:根據像素值跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中將與該白色像素點位置對應的像素點賦值為255，否則，賦值為其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等。該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等，即該字符邊緣信息圖與二值字符圖的大小相等，即行數、列數、像素點的數目相等。在確定該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值時，需要識別到的該而二值字符圖中像素值的跳變，根據跳變時白色像素點對應的位置，在字符邊緣信息圖中將與該白色像素點位置對應的像素點賦值為255，該字符邊緣信息圖中其他像素點的位置賦值為其他值，例如可以為0。S303 :識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向。S304 :將模板中與該像素點位置對應的位置賦值為該梯度方向角，其他位置賦值為-I。在本發明中創建一個和字符邊緣信息圖高度和寬度相等模板，模板也可以認為是一個與該字符邊緣信息圖高度和寬度相等的二維數組。在確定該模板中每個位置的賦值時，掃描該字符邊緣信息圖，當掃描到像素點的像素值為其他值時，例如為0時，則將與該像素點位置對應的該模板中的相應位置賦值為-I ;當掃描到像素點的像素值為255時，即掃描到白點時，則在歸一化後的灰色圖中與該像素點對應的位置上，根據下式計算該像素點的梯度值Gradient=dy/dx其中，dy= g(i, j+l)-g(i, j_l), dx = g(i+l, j)-g(i_l, j)，g(i, j)在歸一化後的灰度圖像中該像素點對應位置的灰度值，i表示該像素點所在的行，j表示該像素點所在的列，Gradient為計算的該像素點的梯度值。將0度到360度的角度範圍8等分，每一等份對應一個梯度方向，分別採用廣8來標記，根據計算出的該像素點的梯度值，計算該像素點的梯度方向角，根據計算的該梯度方向角，確定該梯度方向角歸屬的方向。在針對每個字符創建了多個模板後，將每個模板保存在模板庫中與每個字符對應的位置，即在模板庫中針對每個字符保存了多個模板。在針對字符進行識別時，當獲取了包含待識別字符的圖片後，依據上述模板的創建過程，將該圖片轉換為灰度圖，並採用相應的二值化算法，對轉換後的圖片進行二值化處理，該二值化算法與模板創建過程中的二值化算法相同。在二值化處理後的圖片中，分別從圖片的四個方向開始向圖片內部掃描，識別每個方向上第一個白色像素點的位置，根據每個方向上識別到的白色像素點的位置，確定該待識別字符的邊界；根據確定的字符邊界，從該待識別字符的彩色圖片中截取該待識別字符區域。將截取的待識別字符區域轉換為灰度圖，並採用相應的二值化算法，對該灰度圖進行二值化處理，並按照設置的大小，對該灰度圖及二值化處理後的待識別字符區域進行歸一化處理，其中該設置的大小，與模板創建過程中設置的大小相同，例如都是寬24，高48等，並且這裡採用的二值化算法也與模板創建中歸一化過程採用的二值化算法相同。對二值化後該待識別字符區域進行歸一化處理後，識別該歸一化後像素點的像素值的跳變，當識別到像素值出現從0到1，或者從I到0的跳變時，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值為255,其餘像素點的位置賦值為O。識別賦值後字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到像素值為255的像素點時，根據歸一化後的灰度圖中該像素點與其相鄰像素點的灰度值，計算該像素點的梯度值，根據計算的該像素點的梯度值，確定該像素點的梯度方向。根據確定的該像素點的梯度方向，在0度到360度角度範圍內等分的8個方向中，確定該梯度方向歸屬的方向，將其歸屬的方向作為待識別字符邊緣梯度數組中對應該像素點位置的數值，該數組的其他位置賦值為-I。將該邊緣梯度數組與保存的每個字符對應的每個模板進行匹配，確定與每個模板的匹配距離，具體在確定匹配距離時，根據下式n
U =---
,V
fO if (c(/, /) = t(i, /))其中，#，/1^j5,)) c (i，j)為待識別字符的邊緣梯度數組中第
i行，第j列的數值，t(i, j)為模板中第i行,第j列的數值，H為歸一化後模板的高度，W為歸一化後模板的寬度，S的數值根據待識別字符的邊緣梯度數組中不等於-I的次數，SP模板每個位置不等於-I的次數和確定。圖4為本發明提供的字符識別裝置的結構示意圖，該裝置包括歸一化模塊41，用於對包含待識別字符信息的圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中待識別字符的邊界，根據確定的邊界，在包含待識別字符信息的樣本圖片中截取待識別字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理；邊緣信息確定模塊42，用於在歸一化處理後的待識別字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等；梯度方向確定模塊43，用於識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，採用該歸屬方向值對邊緣梯度數組中相應位置賦值，該數組的其他位置賦值為-I ;匹配識別模塊44，用於將該邊緣梯度數組與保存的每個字符對應的每個模板進行、匹配，確定匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果。所述歸一化模塊41，還用於在創建模板時，對包含字符信息的樣本圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中字符的邊界；根據確定的字符邊界，在包含字符信息的樣本圖片中截取字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理；所述邊緣信息確定模塊42，還用於在創建模板時，在歸一化處理後的字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等；所述梯度方向確定模塊43，還用於在創建模板時，識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，將模板中與該像素點位置對應的位置賦值為方向值，其他位置 賦值為_1。所述歸一化模塊41，具體用於從二值化處理後的圖片的四個邊界開始，分別向圖片內部搜索；當搜索到該圖片中的白色像素點時，確定該白色像素點位於該字符的邊界；根據從每個邊界方向掃描到的白色像素點的位置，確定該字符的邊界。所述歸一化模塊41，還用於將該截取的字符區域轉換為灰度圖，並進行歸一化處理；所述梯度方向確定模塊43，用於在歸一化後的灰色圖中與該像素點對應的位置上，根據下式計算該像素點的梯度值Gradient=dy/dx其中，dy= g(i, j+l)-g(i, j_l), dx = g(i+l, j)-g(i_l, j)，g(i, j)在歸一化後的灰度圖像中該像素點對應位置的灰度值，i表示該像素點所在的行，j表示該像素點所在的列，Gradient為計算的該像素點的梯度值；根據計算的該梯度值,計算梯度方向角；根據該梯度方向角，以及在0到360度間劃分的8個方向，確定該梯度方向角歸屬的方向。
H W所述匹配識別模塊44，具體用於根據0 =確定匹配距離，其中，
.._ 5
[0 //(c(/,/) = /(/ ,/))
#(U) = js ific{i j)[=t{i j)) c(i, j)為待識別字符的邊緣梯度數組中第i行，第j列的
數值，t(i,j)為模板中第i行,第j列的數值，H為歸一化後模板的高度,W為歸一化後模板的寬度，S的數值根據待識別字符的邊緣梯度數組中不等於-I的次數，即模板每個位置不等於-I的次數和確定。本發明提供了一種字符識別方法及裝置，該方法針對待識別字符識別和模板創建時，進行歸一化處理、確定字符邊緣信息圖，並確定邊緣梯度數組中每個數值的取值，當確定了邊緣梯度數組中相應位置的賦值後，根據待識別字符對應邊緣梯度數組與每個字符對應的每個模板之間的匹配，確定匹配距離，根據匹配距離識別字符。由於在本發明中根據字符中每個像素點的梯度方向，作為邊緣梯度數組中的相應數值，而梯度方向具有較強的抗幹擾能力，因此本字符識別方法具有較強的魯棒性，並且在識別的過程中與每個字符對應的每個模板進行匹配，根據匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果，因此可以避免字符單模板匹配的魯棒性差的問題，提高了該匹配方法的適用範圍。上述說明示出並描述了本發明的一個優選實施例，但如前所述，應當理解本發明並非局限於本文所披露的形式，不應看作是對其他實施例的排除，而可用於各種其他組合、 修改和環境，並能夠在本文所述發明構想範圍內，通過上述構思或相關領域的技術或知識進行改進。而本領域人員所進行的改動和變化不脫離本發明的精神和範圍，則都應在本發明所附權利要求的保護範圍內。
權利要求
1.一種字符識別方法，其特徵在於，所述方法包括 對包含待識別字符信息的圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中字符的邊界，根據確定的邊界，在包含待識別字符信息的樣本圖片中截取待識別字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理； 在歸一化處理後的待識別字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等； 識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，採用該歸屬方向值對邊緣梯度數組中相應位置賦值，該數組的其他位置賦值為-I ； 將該邊緣梯度數組與保存的每個字符對應的每個模板進行匹配，確定匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果。
2.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，創建並保存針對每個字符的每個模板包括 對包含字符信息的樣本圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中字符的邊界； 根據確定的字符邊界，在包含字符信息的樣本圖片中截取字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理； 在歸一化處理後的字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等； 識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，將模板中與該像素點位置對應的位置賦值為方向值，其他位置賦值為-I。
3.如權利要求I或2所述的方法，其特徵在於，所述識別二值化處理後該圖片中字符的邊界包括 從二值化處理後的圖片的四個邊界開始，分別向圖片內部搜索； 當搜索到該圖片中的白色像素點時，確定該白色像素點位於該字符的邊界； 根據從每個邊界方向掃描到的白色像素點的位置，確定該字符的邊界。
4.如權利要求I或2所述的方法，其特徵在於，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理後，該方法還包括 將該截取的字符區域轉換為灰度圖，並進行歸一化處理； 所述計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向角包括 在歸一化後的灰色圖中與該像素點對應的位置上，根據下式計算該像素點的梯度值 Gradient=dy/dx 其中，dy = g(i, j+l)-g(i, j-1), dx = g(i+l, j)-g(i_l, j)，g(i, j)在歸一化後的灰度圖像中該像素點對應位置的灰度值，i表示該像素點所在的行，j表示該像素點所在的列，Gradient為計算的該像素點的梯度值； 根據計算的該梯度值，計算梯度方向角； 根據該梯度方向角，以及在O到360度間劃分的8個方向，確定該梯度方向角歸屬的方向。
5.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，所述將該二值化邊緣梯度圖與保存的每個模板進行匹配，確定匹配距離包括 根據n確定匹配距離，其中
6.一種字符識別裝置，其特徵在於，所述裝置包括 歸一化模塊，用於對包含待識別字符信息的圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中待識別字符的邊界，根據確定的邊界，在包含待識別字符信息的樣本圖片中截取待識別字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理； 邊緣信息確定模塊，用於在歸一化處理後的待識別字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255,其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等； 梯度方向確定模塊，用於識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，採用該歸屬方向值對邊緣梯度數組中相應位置賦值，該數組的其他位置賦值為-I ; 匹配識別模塊，用於將該邊緣梯度數組與保存的每個模板進行匹配，確定匹配距離，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果。
7.如權利要求6所述的裝置，其特徵在於，所述歸一化模塊，還用於在創建模板時，對包含字符信息的樣本圖片進行二值化處理，識別二值化處理後該圖片中字符的邊界；根據確定的字符邊界，在包含字符信息的樣本圖片中截取字符區域，對該截取的字符區域進行二值化、歸一化處理； 所述邊緣信息確定模塊，還用於在創建模板時，在歸一化處理後的字符區域中，識別像素值的跳變，根據跳變時白色像素點的位置，在字符邊緣信息圖中相應像素點的位置賦值255，其他像素點的位置賦其他值，其中該字符邊緣信息圖與該歸一化後的字符區域大小相等; 所述梯度方向確定模塊，還用於在創建模板時，識別該字符邊緣信息圖中每個像素點的像素值，當識別到該字符邊緣信息圖中像素點的像素值為255時，計算該像素點的梯度值，並確定歸屬方向，將模板中與該像素點位置對應的位置賦值為方向值，其他位置賦值為
8.如權利要求6或7所述的裝置，其特徵在於，所述歸一化模塊，具體用於從二值化處理後的圖片的四個邊界開始，分別向圖片內部搜索；當搜索到該圖片中的白色像素點時，確定該白色像素點位於該字符的邊界；根據從每個邊界方向掃描到的白色像素點的位置，確定該字符的邊界。
9.如權利要求6或7所述的裝置，其特徵在於，所述歸一化模塊，還用於將該截取的字符區域轉換為灰度圖，並進行歸一化處理；所述梯度方向確定模塊，用於在歸一化後的灰色圖中與該像素點對應的位置上，根據下式計算該像素點的梯度值Gradient=dy/dx 其中，dy = g(i, j+l)-g(i, j-1), dx = g(i+l, j)-g(i_l, j)，g(i, j)在歸一化後的灰度圖像中該像素點對應位置的灰度值，i表示該像素點所在的行，j表示該像素點所在的列，Gradient為計算的該像素點的梯度值； 根據計算的該梯度值，計算梯度方向角； 根據該梯度方向角，以及在O到360度間劃分的8個方向，確定該梯度方向角歸屬的方向。
10.如權利要求6所述的裝置，其特徵在於，所述匹配識別模塊，具體用於根據
全文摘要
本發明公開了一種字符識別方法及裝置，該方法針對待識別字符的識別和模板創建時，進行歸一化處理、確定字符邊緣信息圖，並確定邊緣梯度數組中每個數值的取值，當確定了邊緣梯度數組中相應位置的賦值後，根據待識別字符對應邊緣梯度數組與每個字符對應的每個模板之間的匹配，確定匹配距離，根據匹配距離識別字符。由於本發明中根據字符中每個像素點的梯度方向，作為邊緣梯度數組中的相應數值，而梯度方向具有較強的抗幹擾能力，因此該字符識別方法具有較強的魯棒性，而在識別的過程中與每個字符對應的每個模板進行匹配，將匹配距離最小值對應的字符作為識別結果，因此可以避免字符單模板匹配的魯棒性差的問題，提高了該匹配方法的適用範圍。
文檔編號G06K9/20GK102750530SQ20121017776
公開日2012年10月24日 申請日期2012年5月31日 優先權日2012年5月31日
發明者王海峰 申請人:信幀電子技術(北京)有限公司