我想将OCR应用到墙上的7段显示器的一些照片.我的策略如下：
>隐藏图像灰度
>模糊img减少假边
将img限制为二进制img
>应用Canny Edge检测
>根据数字轮廓给出的模式设置感兴趣区域(ROI)
>缩放ROI和模板匹配区域
如何设置投资回报率,使我的程序不必在整个图像中查找模板？我想设置我的投资回报率基于发现的边缘的数量或更有用的东西,如果有人可以帮助我.
我正在研究级联分类和哈尔,但我不知道如何将其应用于我的问题.
这是预处理和边缘检测后的图像：
原始图像
解决方法
如果这是您需要处理的边缘数量的代表,您可以尝试一个漂亮的天真的策略,例如将ROI-finder窗口滑过二进制图像,该二进制图像只是对像素值求和,并且不会触发,除非该值为高于门槛.这应该优化所有的空白表面.
编辑：
确定一些不太幼稚的方法.如果你有一些先验知识,就像你知道照片是很好的对齐(而不是旋转或扭曲不好),你可以做一些传球与低 – 高 – 高的格栅调整捕捉边缘的一边在x和y维度上使用不同的尺度.两方面的良好打击将不仅提供关于投资回报率的线索,而且要开始大小的模板(太大和太小的格栅不会同时碰到两边).
您可以进行blob检测,然后依次将模板应用于Blob(如果模板匹配分数低于阈值,则返回到合并的Blob),以防数字段被意外分割). blob的大小可能再次给您一些提示,以适用于模板的比例.
