字符分割

摘要： 车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用,这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤,缓解交通压力。本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割,在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别,其中车牌汉字模型评估的准确率为92.4%,数字和字母一起识别模型评估的准确率为95.6%,识别效果较好。

摘要： 针对识别字轮式表盘数字时,出现耗时长、双半字符识别率不高、模型参数过大等问题,提出了一种改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法。首先,对采集的表盘原始图像进行预处理操作,得到包含完整字符图像和双半字符图像的数据集;其次,对ResNet-18网络进行优化改进,引入深度可分离卷积和Dropout函数;最后,加载数据集进行训练和测试。实际验证结果表明:改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%,模型参数大小减小到7.71 MB左右,模型平均推理时间缩短至12 ms左右。

摘要： 车牌识别技术在实际生活场景已有了广泛的使用,文章主要分析采用MATLAB实现车牌自动识别的图像处理算法。使用的图像处理技术包括图像灰度化、Radon倾斜校正、边缘检测、形态学处理、字符分割算法、模板匹配等。在实验结果分析中,使用50张不同的车牌图像进行实验,发现能够正确识别的有41张,识别正确率达82%,识别正确率较高。

摘要： 针对智能电能表分拣装置图像识别需求,研究了电表液晶显示数字识别方法。在图像预处理阶段,应用直方图均衡化方法增强灰度图像,使用开操作增强前景后,再用Otsu算法做二值化处理。在液晶显示区域定位阶段,应用Canny算法检测边缘,提出使用了一种双向卷积结合连通域分析的滤波方法缩小目标区域,最后使用Hough变换结合几何形状特征实现精确定位。在数字分割与识别阶段,应用水平、垂直投影法分割数字,使用交叉点连线斜率组合特征弥补了原有数字结构特征的不足,最终应用结构特征法实现了数字准确识别。结果表明:提出的数字图像处理方法可满足电能表分拣装置应用要求。

摘要： 文章针对工件环形表面字符检测的困难提出一种视觉检测算法。首先对相机采集的照片进行空间滤波、二值化处理的预处理操作,得到便于处理的圆形轮廓区域;然后对圆形轮廓进行基于梯度算法的轮廓查找、极坐标变换展开,使用基于连通域的方法对待检测区域实现字符区域定位,重复使用该方法分割单个字符图像;最后基于卷积神经网络识别算法对分割后的字符图像进行识别操作。实验结果表明,该方法对于印刷字体的字符识别有着较高的精确度,为环形工件表面的字符识别提供了一定的指导。

摘要： 近些年来,图像识别技术在企业质量管理、智能制造方面应用越来越广。本文针对钢企热轧工序钢卷喷码的实时检测、判定进行了图像识别技术应用的探索,旨在实现无人化检测与管理的目的。通过现场实物图像读取,灰度处理和二值化等技术措施,进行字符分割,采用人工神经网络(ANN)识别喷码数据,实现了高准确性的图像检测与识别,提高钢卷入库的准确性,为现场无人化操作与管理给出了解决方案。

摘要： 化工包装袋喷印信息存在人工检测效率低、漏检率高的问题。针对该问题,文中设计了一种基于机器视觉的化工包装袋喷码质量检测方法。使用均值滤波与高斯双边滤波算法对采集图像进行预处理,再通过基于局部统计的可变阈值算法进行字符区域定位。为解决喷码字符点与点的距离大于字符之间的间隙大小,导致二值图像闭运算后多个字符黏连形成连通域的问题,文中提出了一种改进连通域的动态字符分割算法,通过Tesseract_OCR引擎将分割的字符图像进行分类训练和识别。实验结果表明,该算法对喷码质量检测的精确率高达95.62%,满足化工包装袋喷码质量检测要求。

摘要： 本文将车牌识别门禁系统进行模块化分解,并对其中图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别模块等几个难点问题进行分析并仿真。对图像进行预处理除掉拍摄时环境因素的影响;使用边缘检测法和颜色定位法准确定位车牌位置;使用水平投影法去除车牌在水平方向多余的边框,再利用垂直投影法除去字符间距分割得到单个的字符图像;使用HOG特征提取构建两个SVM分类器,一个用于汉字字符识别,一个用于字母和数字识别用来完成车牌字符识别模块。

摘要： 针对铁路货车车号的断裂、倾斜、变形等特点,传统字符分割方法分割精度低的问题,提出一种基于改进包围圆的分割方法。基于铁路货车单行、双行2种排列方式,采用自适应游程算法进行双行车号的分割,鉴于游程算法背景像素前景化的处理特点,预先采用游程算法进行断裂消除,再使用包围圆方法进行字符分割。实验结果表明:在图像质量不高情况下,可以实现良好的分割精度且在分割准确率和鲁棒性方面均优于传统算法。

摘要： 随着城市道路中机动车辆数量逐年增加,拥挤的交通随处可见,如何去规范并引导车辆,首要是对车辆进行识别,对于车辆的识别重点是在于对于车牌的识别,本文在分析目前车牌识别技术方法的基础上,对车牌定位模块和字符分割模块进行了探讨,在车牌定位方式中,先归纳了车牌的纹理特征,提出了基于粗定位和精确定位的车牌定位方法,并采用基于k-means的车牌字符分割法对车牌处理。

摘要： 车牌识别系统作为一个研究热点,在现代交通中应用广泛,研究价值较高,它是智能交通系统中一个重要的组成部分.本文在使用SheSn算子求图像最佳二值化阈值的基础上，结合垂直投影信息与连通区域宽度知识准确判断单个字符的分割位置，基本实现各种复杂背景下车牌字符的准确分割。该算法能正确地分割受到光线、断裂、倾斜、部分遮挡等严重影响的车牌字符，且克服了文献中算法所存在的不足，车牌字符分割效率在一定程度上得到了提高，同时为下一步车牌字符识别做了更好的准备。

摘要： 本文针对车牌自动识别系统的车牌定位和字符分割的实现方法进行了研究分析，利用类似区域熵值和小波变换对车牌实现粗、精定位，运用彩色法对车牌字符区进行识别，参与精定位，利用霍夫变换实现矫正，通过MATLAB作为研究工具，进行了仿真实现，给出了详细的处理步骤和相关程序。

摘要： 字符分割是光学字符识别(OCR)的过程中一个重要的部分,错误的分割导致错误的识别是必然的,这也就是中英文混排的识别率没有单一的中文或者英丈识别的识别率高的主要原因。本文依据汉字字符和英文字符在混排时所表现出的不同字符特性以及排列特性提出了一种中英文印刷体混排的字符分割技术,并用此技术做出了一个印刷体识别系统验证了字符分割的效率。

摘要： 本文介绍了车牌识别技术中的车牌分割,以及车牌分割后的字符分割。本研究应用了图像二值化以及各种图像分割技术。

摘要： 本文对智能车牌自动识别系统中字符分割与字符识别方法进行了探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理.介绍了神经网络以及识别算法(BP),并利用BP算法实现了车牌字符的识别.

摘要： 码头集装箱的进出车辆登记，传统采用人工记录方式，效率低。为了提高码头的运转效率，重要的是减少车辆的登记时间。笔者设计的集装箱箱号自动识别系统，基于轴线扫描和垂直投影的箱号定位，有效地去除了干扰信息。获取准确的箱号位置;同时采用将灰度投影字符分割法和欧式距离字符识别相结合的方法，提高识别效果;采用摄像头拍掘车辆图像，利用监控计算机对图像进行处理，识别出集装箱箱号，录入数据库，并做决策，控制闸口设备的操作。仿真结果表明：该系统可以实现自动录入进出闸口的集装箱箱号，车辆进出闸口无需停车，提高了码头运转效率，减少了塞车机会，并解决了采用射频(RFID)识别系统成本高、难统一标准的难题。

摘要： 采用粗定位-倾斜矫正-精确定位三步结合的方法实现车牌定位,克服了由于拍摄角度问题带来的倾斜车牌定位不精确的问题,减少了计算量,继而提高了车牌定位技术中后续的字符分割和识别的精确性。

摘要： 车牌识别系统分为车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。其中车牌字符识别是车牌识别系统中的难点,汉字识别更是字符识别的难点。由于车牌所使用的汉字不多,各汉字特征不突出,并伴随有预处理时所遗留的噪声等问题。传统汉字识别只注重于汉字的笔画特征,而忽略汉字的其他特征。针对汉字的内外空隙特征提出了一种新的汉字识别方法,并使用PID思想改进的神经网络训练分离器,以识别汉字。实验结果表明,该方法有特征提取速度快、特征明显的优点。

摘要： 汽车牌照识别技术是对采集到的图像进行处理,从中自动提取车牌图像、分割字符,并能实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字,以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。介绍了车牌识别系统的构成,重点研究了车牌字符识别技术。字符识别的过程是先对车牌图像进行字符分割,再对字符进行归一化处理并提取特征,后采用BP神经元法识别出字符。通过实验验证,识别系统能够识别出字符,得到了预期的效果。

摘要： 本文首先介绍了车牌识别技术在国内外的发展状况，重点介绍了车牌识别技术的基本过程，包括车牌图像的预处理、车牌定位、车牌字符的分割和字符识别的几种方法，以及其中采用的关键技术，最后指出车牌识剐技术面临的主要问题以及未来的发展趋势。

摘要： 提供了字符串分割装置和方法、字符串识别装置和方法，字符串分割装置包括处理器，该处理器被配置成：提取表示粘连部分的外轮廓的第一和第二轮廓线，并基于第一和第二轮廓线提取骨架线；提取第一和第二轮廓线上的角点；提取骨架线上的角点和交叉点，依次连接骨架线上的角点和交叉点以构成多个骨架线段；从第一和第二轮廓线之一上的角点当中选择种子点，并且针对每个种子点，基于该种子点与第一和第二轮廓线中的另一轮廓线上的像素点之间的连线和多个骨架线段的相对位置关系，从另一轮廓线上的像素点中选择对应的分割点；以及沿每个种子点和对应分割点的连线方向分割粘连部分。根据本公开的实施例，可以实现对手写输入字符串的有效分割和识别。

摘要： 本申请提供一种基于实例分割的字符识别方法及字符识别装置，用于提高字符识别的准确率。该基于实例分割的字符识别方法包括：获取待识别图像；其中，所述待识别图像包括至少一个待识别字符；对所述待识别图像进行实例分割，获得所述至少一个待识别字符的载体的第一实例分割图像；对所述第一实例分割图像进行实例分割，获得所述至少一个待识别字符的第二实例分割图像；对所述第二实例分割图像进行字符识别，获得所述至少一个待识别字符。

摘要： 本发明实施例公开了一种字符分割位置的确定、字符分割方法、装置及设备，所述字符分割位置的确定方法包括：根据待分割字符串图像中包括的至少一个粘连子串、所述粘连子串的宽度以及单个字符的平均宽度，确定与所述粘连子串中包括的各字符对应的目标分割位置；根据字符间粘连区域的属性信息，确定与所述粘连子串对应的至少一个备选分割位置；根据所述粘连子串的边界位置、与所述粘连子串对应的至少一个备选分割位置，以及预设更新条件，对所述目标分割位置进行更新，解决现有分割法对粘连字符的分割效果不佳及存在漏分、错分的问题，从而提高粘连字符的分割准确率，提升粘连字符的分割效果。

摘要： 本发明属于图像处理领域，具体提供一种基于字符中心点定位的车牌字符分割方法，用于解决发生严重横向纵向拉伸、字符大角度倾斜的车牌字符的分割问题；本发明根据车牌模板构造出一个标准比例向量，再通过自适应阈值二值化、轮廓提取、轮廓中心点提取从待分割图像中提取出候选字符中心点，接着通过使用余弦相似度和标准比例向量从候选字符中心点中找到字符中心点，最后根据字符中心点计算出字符分割线位置完成车牌字符分割。综上，本发明能够实现严重横向纵向拉伸、字符大角度倾斜的车牌字符分割，且大大提高字符分割的精度与速度。

摘要： 本发明提供一种基于字符特征的字符分割方法，应用于图像处理技术领域，方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行二值化处理，获取二值化图像；采用基础特征提取网络对所述二值化图像进行特征提取；针对所提取的特征，对字符的形态进行特征提取，获取第一特征，以及，对字符的个数进行特征提取，获取第二特征；采用语义分割网络对所述第一特征所述第二特征进行融合，进而生成语义分割图；根据所述语义分割图确定字符的分割位置。此外，本发明还公开了一种基于字符特征的字符分割装置及计算机存储介质。

摘要： 本申请公开了字符分割方法、装置及字符识别方法、装置。其中字符分割方法包括：在包含字符的图像中确定目标像素点；将目标像素点作为水波源，在图像中进行分阶段的水波传播，使每个阶段的水波波形分别覆盖图像中对应位置上的像素点；对每个阶段，根据该阶段的水波波形所覆盖的字符像素点的坐标，确定字符分割框的顶点坐标；若该阶段的水波波形未覆盖字符像素点，则根据最近一次确定的字符分割框的顶点坐标，确定一个字符分割框，并停止以目标像素点为水波源的水波传播。这种全新的连通域字符分割方案，具有较高的字符分割准确度，并能显著提升字符分割效率，从而在此基础上提高字符识别的准确度。

摘要： 本公开提供一种字符分割方法、字符分割模型的训练方法及相关设备，涉及计算机技术领域，具体涉及图像识别、图像分割、字符识别、汉字分割等技术领域，可应用于汉字识别、汉字分割、字符识别、字符分割等场景。具体实现方案包括：获取原始图像；获取第一字符对应的标注图像；通过将原始图像和标注图像输入到字符分割模型，根据第一参考标注信息获取原始图像每个像素点的第一分割标注信息。本公开可以对第一字符进行快速、准确地分割。

摘要： 本发明实施例公开了一种字符分割位置的确定、字符分割方法、装置及设备，所述字符分割位置的确定方法包括：根据待分割字符串图像中包括的至少一个粘连子串、所述粘连子串的宽度以及单个字符的平均宽度，确定与所述粘连子串中包括的各字符对应的目标分割位置；根据字符间粘连区域的属性信息，确定与所述粘连子串对应的至少一个备选分割位置；根据所述粘连子串的边界位置、与所述粘连子串对应的至少一个备选分割位置，以及预设更新条件，对所述目标分割位置进行更新，解决现有分割法对粘连字符的分割效果不佳及存在漏分、错分的问题，从而提高粘连字符的分割准确率，提升粘连字符的分割效果。

摘要： 本申请公开了字符分割方法、装置及字符识别方法、装置。其中字符分割方法包括：在包含字符的图像中确定目标像素点；将目标像素点作为水波源，在图像中进行分阶段的水波传播，使每个阶段的水波波形分别覆盖图像中对应位置上的像素点；对每个阶段，根据该阶段的水波波形所覆盖的字符像素点的坐标，确定字符分割框的顶点坐标；若该阶段的水波波形未覆盖字符像素点，则根据最近一次确定的字符分割框的顶点坐标，确定一个字符分割框，并停止以目标像素点为水波源的水波传播。这种全新的连通域字符分割方案，具有较高的字符分割准确度，并能显著提升字符分割效率，从而在此基础上提高字符识别的准确度。

摘要： 本发明属于图像处理领域，具体提供一种基于字符中心点定位的车牌字符分割方法，用于解决发生严重横向纵向拉伸、字符大角度倾斜的车牌字符的分割问题；本发明根据车牌模板构造出一个标准比例向量，再通过自适应阈值二值化、轮廓提取、轮廓中心点提取从待分割图像中提取出候选字符中心点，接着通过使用余弦相似度和标准比例向量从候选字符中心点中找到字符中心点，最后根据字符中心点计算出字符分割线位置完成车牌字符分割。综上，本发明能够实现严重横向纵向拉伸、字符大角度倾斜的车牌字符分割，且大大提高字符分割的精度与速度。