opencv汉字识别
时间: 2023-12-08 19:06:44 浏览: 29
Opencv可以用于汉字识别,具体实现思路如下:
1.图像预处理:将输入的汉字图片进行二值化处理,去除噪声,使得图像更加清晰。
2.特征提取:使用直方图等方法提取图像的特征,将图像转换为特征向量。
3.模型训练:使用机器学习算法,如SVM等,对提取的特征进行训练,得到一个汉字识别模型。
4.识别过程:将待识别的汉字图片进行预处理和特征提取,然后使用训练好的模型进行识别,输出识别结果。
以下是一个简单的Opencv汉字识别实例:
```C++
//图像预处理
Mat img = imread("test.jpg", 0);
Mat img_bin;
threshold(img, img_bin, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
//特征提取
Mat hist;
int histSize = 256;
float range[] = { 0, 256 };
const float* ranges[] = { range };
int channels[] = { 0 };
calcHist(&img_bin, 1, channels, Mat(), hist, 1, &histSize, ranges, true, false);
//模型训练
Mat samples = hist.t();
Mat labels = Mat::zeros(1, 1, CV_32SC1);
labels.at<int>(0, 0) = 1;
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(ml::SVM::LINEAR);
svm->train(samples, ml::ROW_SAMPLE, labels);
//识别过程
Mat img_test = imread("test.jpg", 0);
Mat img_test_bin;
threshold(img_test, img_test_bin, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
Mat hist_test;
calcHist(&img_test_bin, 1, channels, Mat(), hist_test, 1, &histSize, ranges, true, false);
Mat sample_test = hist_test.t();
float response = svm->predict(sample_test);
cout << "识别结果:" << response << endl;
```