数字识别图像预处理模块
数字识别系统的图像流程，里面几个环节都蛮经典的，像二值化、递推锐化、去离噪声这些，基本是搞图像识别都绕不开的。你要是正好在用 VC++写识别相关的项目，这份源码还挺值得一看。
二值化的逻辑简单，就是把图像成只有黑白两种像素。看上去像小事儿，其实用处不小，比如识别车牌、发票啥的，能直接干掉多背景干扰。你只管专心看目标，效率一下子就上来了。
是灰度，这一步是为了给后续操作做铺垫，把彩色图像转成灰度图，数据量变少了，起来也更快。是在搞字符分割前，这一步蛮关键的。
递推锐化就比较偏门点，普通锐化是滤一遍图，这个是连着做几轮，细节能抠得更清楚。用在字符边缘增强上效果挺不错，神经网络识别的时候命中率也高不少。
去离噪声也是老生常谈了，图像里有点噪点正常，像椒盐噪声、高斯噪声经常遇到。清理掉这些杂点，图像才干净，神经网络才识得准，不然全靠瞎猜。
字符多的时候，就得分割。字符分隔这块用的技术像连通域、投影都挺常见的，整体思路就是一个字符一个字符地拎出来。你要是识别验证码或者手写表格，这一步必不可少。
底层逻辑就是靠神经网络做数字分类，训练方式类似经典的 BP 网络，用的是监督学习，把图像特征跟数字标签做映射。训练得好，识别率能上 95%。
源码是用 VC++写的，结构清晰，功能模块也分得挺合理。你要是想了解怎么把图像预和神经网络整合在一起，这个资源真心不赖。
如果你正在做图像识别相关项目，或者想自己写一个小型数字识别系统，建议你看看。不光能学到技巧，对神经网络在实际项目里怎么落地，也挺有启发。
文件大小：189.95KB
评论区