一种基于GrayWorld与PCA-CNN的汽车尾气分析仪屏幕的识别方法

摘要

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于GrayWorld与PCA‑CNN的汽车尾气分析仪屏幕的识别方法，步骤1：采集样本图像集，对样本图像集中的每个图像的检测项目和检测示数区域进行标注得到标签集，得到基于PCA的卷积神经网络模型；步骤2：采集待识别图像，利用GrayWorld算法对待识别图像进行预处理得到投影直方图，对投影直方图进行字符分割得到字符图像；步骤3：字符图像输入基于PCA的卷积神经网络模型中进行识别得到结果矩阵，将结果矩阵中的所有元素逐行划分为检测项目或检测示数，计算每个检测项目对应的检测示数值。本发明避免了光照等因素对具有较大屏幕区域的汽车尾气分析仪器带来的亮度影响能够在各种实际条件下取得较好的识别效果。