"基于图像的加减算式识别与计算实现细节总结"

本次实验报告是关于实现字符识别和算式计算的测试。实验的实现细节如下： 1. 实现细节 1.1 综述 本次实验的代码文件及其功能如下： - my_test：字符识别和算式计算的测试入口 - my_digit：识别图片中的数字 - my_operator：识别图片中的运算符号 - my_calculator：计算算式的计算结果，将结果写入图片并输出图片 - clear_boundary：截取图片的最小外接矩形内的图像并返回 - caculate_line：识别一行算式并返回结果 - test_ocr：测试my_digit和my_operator识别的脚本 1.2 输入图片的性质：预处理的前提 根据实验要求，本次实验的输入图片都是形如10*3的表格状，每个矩形框内是一个算式。图片中仅包含加法和减法运算，且每个运算数都是小于10的自然数。给定的图片保证加法运算结果。 2. 实现方法 针对以上实现细节，下面分别介绍了实验的具体实现过程。 2.1 输入图片的预处理 首先，对输入图片进行预处理。根据要求，待计算输入图片都是形如10*3的表格状，每个矩形框内是一个算式，格式都是每行包含三个式子，一张图片共有10行。因此，首先需要对输入图片进行切割，分别获取每个矩形框内的算式。 2.2 字符识别 在字符识别方面，使用了my_digit和my_operator两个模块。my_digit模块用于识别图片中的数字，而my_operator模块用于识别图片中的运算符号。通过这两个模块的组合识别，可以获取到每个矩形框内的算式的具体数字和运算符号。 2.3 算式计算 在获取到每个矩形框内的算式的数字和运算符号后，使用my_calculator模块进行算式的计算。该模块会计算算式的结果，并将结果写入图片并输出图片。 3. 实验结果 经过以上实现，本次实验成功实现了对输入图片的字符识别和算式计算。在测试阶段，使用了test_ocr进行测试。通过测试，验证了my_digit和my_operator的识别准确率和my_calculator的计算准确性。 4. 总结 通过本次实验，学习到了字符识别和算式计算的基本原理和实现方法。同时，也对Python编程语言有了更深入的了解。这对于今后的学习和工作都具有一定的帮助。希望在之后的实验中能够继续学习到更多有趣且实用的知识。