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888贵宾会|基于安卓手机的液晶屏数字识别系统的设计与实现
时间:2021-01-01 来源:888贵宾会集团|手机版娱乐 浏览量 36642 次

摘要:针对七字节数字液晶屏,设计了一种基于安卓手机的液晶屏数字识别系统。通过手机照片提供液晶屏图像,使用Android本地模块功能调用计算机视觉库对图像进行处理;针对图像弯曲问题,通过图像预处理和霍夫变换获得图像倾斜角,并进行弯曲校正,利用直方图分割数字字符,利用网格法提取字符特征值,利用三层BP神经网络识别液晶屏上的数字字符。实际检测结果表明,识别率高,识别速度快。

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系统基于Android手机,使用方便,易于加载,可动态操作。随着我国信息化建设和现代化进程的放缓,自动识别技术已经广泛应用于各个工程领域,数字图像识别技术的使用可以有效减缓自动化和智能化的进程。

作为智能设备的主要标志,液晶屏识别一直是模式识别领域最重要的研究课题。七字节数字液晶显示屏显示精度高,易于加载和设置,广泛应用于工业领域。

利用现有的图像采集技术、图像处理技术和图像识别技术,可以构建液晶显示器号码的识别。常用的方法有神经网络和模板给定。系统的识别时间、识别精度和便携性是识别系统的关键。

现有的识别系统大多以计算机为基础,无法随时随地识别液晶屏的拒收情况。近年来,智能手机系统,尤其是Android系统,由于其开放性、研发难度大、基于Linux操作系统的优势,获得了大量用户。

Android系统获取本地模块(JNI)功能,让开发者可以通过模块调用库文件,不仅可以用于Java语言开发,还可以用于轻量级高效的C/C语言编写。Android的本地模块功能方便了图像处理的构建。

通过调用计算机视觉库[3]的文件,Android开发人员可以方便地处理展开的图像和识别图像。基于此,本文提出了一种基于Android手机的LCD数字识别系统,通过Android手机照片提供LCD图像,利用图像处理技术对图像进行处理,最后利用三层BP神经网络[4]对图像进行识别,从而实现随时随地对LCD图像进行缓慢而准确的识别。1识别系统流程图像识别技术是利用计算机视觉采集实物,以图像数据为基础,让机器模仿人类视觉,自动完成对某些信息的处理功能,超出人类对视觉采集图像的识别能力,从而代替人完成图像分类识别的任务[5]。一般来说,图像模式识别系统由五个模块组成,如图1右图所示。

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2图像预处理和特征提取安卓手机照片拍摄成功后获得液晶屏图像。这里选择照片条件不理想时提供的照片,如下图2右图所示。从上图2右图看,得到的图像是彩色图像,由于光照强度等原因,LCD屏幕图像中往往会出现很多噪声点。为了获得准确的图像,本文对灰度处理、大津法的二值化处理[6]和算法处理进行了扩展。

右边图3中的(a)、(b)、(c)分别是灰度处理、Otsu二值化处理和算术处理的结果。2.1图像弯曲校正由于拍摄角度等因素,在拍摄过程中,图像不会有一定角度的弯曲,如图3(c)右侧所示。

图像的弯曲不会降低之前的字符分割和特征提取的可玩性,甚至会导致提取的特征值错误,从而严重影响字符识别的准确性。为了便于图像的前期处理,图像必须展开进行弯曲校正。

对于液晶屏图像,考虑使用霍夫变换方法,倾斜角是理想的。通过霍夫变换,可以得到图像中所有直线的端点。在 通过缩小图像,操作者可以逐渐缩小图像中的提示区域。对于图3(c),再次执行颜色反转处理,然后使用77的矩形核收缩处理5次。

收缩处理后的图像包含多条直线,对收缩处理后的图像进行边缘检测。阈值上限与原始值的比值为3: 1,边缘图像通过Canny边缘检测得到。图4中的(a)和(b)分别是图3(c)的膨胀和收缩以及边缘检测的结果。

从图4(b)可以看出,收缩处理和边缘检测后的图像可以勾勒出液晶屏的图形。展开图4(b)中的Hough变换,提供图像中各线段的端点,然后作为一个真实的信任函数,即求各线段与横轴的夹角。

对于其余的倾斜角,寻找平均值,即指出图3(c)中的弯曲角度。根据倾角展开旋转图3(c)得到图5。。

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