基于OpenCV的脱机手写字符识别技术.pdf

【OpenCV介绍】 OpenCV（Intel Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司的俄罗斯研究实验室开发。这个库包含了丰富的C和C++函数，用于实现各种图像处理和计算机视觉算法，包括特征检测、跟踪、运动分析、目标分割与识别以及三维重建。OpenCV的一大优势在于其源码开放，允许开发者根据需求进行定制和优化。此外，它具有统一的结构和功能定义，方便的用户接口，并且支持Windows和Linux平台，还利用Intel处理器的指令集进行了性能优化。 【手写字符识别】 手写字符识别是模式识别的一部分，属于人工智能领域。脱机手写字符识别，也称为OCR（Optical Character Recognition），常用于将手写文字转换为电子形式。识别过程一般包括以下几个步骤： 1. **图像获取**：通过扫描仪、数码相机或手写板等设备捕获手写字符的图像。 2. **预处理**： - **图像级预处理**：对于彩色图像，通常会进行二值化处理，去除非字符相关的颜色信息。OpenCV中的`cvThreshold`函数可用于设定阈值进行二值化。 - **字符级预处理**：将整行文本分割成单个字符，确保每个字符的边缘没有多余区域，并可能需要调整字符大小，使其一致，减少字号对识别的影响。 3. **特征提取**：将处理后的图像转化为特征向量，这是识别的关键步骤。特征可能包括形状、大小、方向等。 4. **分类器训练**：在机器学习阶段，常用K-近邻分类器（K-Nearest Neighbor，KNN）进行训练。KNN是一种基于实例的学习方法，将待分类样本归类为其最近邻居类别最多的类别。虽然简单易懂，但KNN对噪声敏感，且计算复杂度随样本数量增加而增加。 【K-近邻分类器】 KNN算法的核心是找到与待分类样本最接近的K个已知类别的样本，然后根据这K个样本的类别分布来决定待分类样本的类别。当K=1时，即为最近邻法，分类决策完全依赖于最近的一个样本。优点是直观且无需模型训练，缺点则是计算复杂度高，且对异常值敏感。 在OpenCV中，可以利用提供的函数来实现KNN分类器的训练和应用，进行手写字符的识别。通过提取的特征和训练好的分类器，系统能够对手写字符进行准确识别。 基于OpenCV的脱机手写字符识别技术涉及到图像处理、预处理技术、特征提取和机器学习算法等多个方面，OpenCV库为这一过程提供了高效且灵活的工具。通过不断的训练和优化，可以提高识别系统的准确性和鲁棒性。