[发明专利]一种字符识别方法及相关装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种字符识别方法及相关装置。

背景技术

字符识别是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。目前字符识别技术已逐渐进入人们的生活、学习、工作等各个领域。如：有价文件序列号识别，车牌识别等。

目前字符识别方法主要有：模板匹配法、背景特征法等。

不同的识别方法各有优缺点：模板匹配法算法简单，容易操作，但对字符要进行规范化，大小一致，对于模板有严格的固定位置，而且模板匹配的计算量大，时间开销较多；背景特征法识别的速度较快，但对定位点的位置要求高，依赖于特征点位置的稳定性。

发明内容

本发明实施例提供了一种字符识别方法及相关装置，用于快速地对字符进行有效的识别。

本发明提供的字符识别方法，包括：获取字符的图像数据；确定所述图像数据中的背景像素点和前景像素点；定位所述前景像素点的重心，并以所述重心为分割中心点划分字符区域；确定每个所述字符区域中边界像素点的边界方向；分别统计各个所述字符区域内所有边界像素点的边界方向，得到各个所述字符区域的边界方向特征；根据各个所述字符区域内的边界方向特征识别所述字符。

可选的，所述确定图像数据中的背景像素点和前景像素点，包括：

分别比较背景阈值和所述图像数据中每个像素点的像素值，若像素值小于所述背景阈值，则所述像素值对应的像素点为前景像素点；若像素值大于或等于所述背景阈值，则所述像素值对应的像素点为背景像素点。

可选的，所述确定图像数据中的背景像素点和前景像素点之前，包括：

对所述图像数据进行预处理，所述预处理包括噪声滤除，倾斜矫正和字符分割中的任意一种或两种以上的组合。

可选的，所述定位前景像素点的重心，包括：

分别统计所述前景像素点中各个像素点的横向坐标值的和以及纵向坐标值的和，以所述横向坐标值的和除以所述前景像素点总数的值作为所述重心的横坐标，以所述纵向坐标值的和除以所述前景像素点总数的值作为所述重心的纵坐标。

可选的，所述确定每个所述字符区域中边界像素点的边界方向，包括：

以边界像素点为中心，根据所述边界像素点的邻域方向分别计算所述边界像素点的横向偏导数和纵向偏导数；结合所述横向偏导数和所述纵向偏导数的值确定所述边界像素点的边界方向。

可选的，所述分别统计各个所述字符区域内所有边界像素点的边界方向，得到各个所述字符区域的边界方向特征，包括：

统计一个字符区域内所有边界像素点的边界方向；以各个边界方向的向量值的组合，作为所述一个字符区域的特征向量，所述字符区域的特征向量为所述字符区域的边界方向特征；所述边界方向的向量值为一个边界方向的像素点在所述一个字符区域内所有像素点中所占的比重。

可选的，所述根据各个所述字符区域内的边界方向特征识别所述字符，包括：

将所述字符的边界方向特征分别与字库里所有字符的标准边界方向特征进行对比，分别计算方差，将方差最小所对应的字符作为所述字符识别的输出结果。

本发明提供的字符采样方法，包括：

1)获取字符的图像数据；确定所述图像数据中的背景像素点和前景像素点；定位所述前景像素点的重心，并以所述重心为分割中心点划分字符区域；确定每个所述字符区域中边界像素点的边界方向；分别统计各个所述字符区域内所有边界像素点的边界方向，得到并存储所述字符的各个所述字符区域的边界方向特征；

2)使用步骤1)的方法采样所述字符不同类型字体的边界方向特征，通过统计同一字符各种类型字体的边界方向特征的均值，将所述均值作为所述字符的标准边界方向特征。

可选的，所述字符的样本数量为Nx，所述Nx小于10000且大于10。

可选的，所述确定图像数据中的背景像素点和前景像素点，包括：

分别比较背景阈值和所述图像数据中每个像素点的像素值，若像素值小于所述背景阈值，则所述像素值对应的像素点为前景像素点；若像素值大于或等于所述背景阈值，则所述像素值对应的像素点为背景像素点。

可选的，所述确定图像数据中的背景像素点和前景像素点之前，包括：

对所述图像数据进行预处理，所述预处理包括噪声滤除，倾斜矫正和字符分割中的任意一种或两种以上的组合。

可选的，所述定位前景像素点的重心，包括：