检测图像中的对象（单词）

Question

我想在车牌（城市名称）中实现目标检测。我有一个形象：

我想检测图像是否包含单词“”：

我尝试了使用OpenCV和MATLAB的模板匹配方法，但是在其他图像上测试的结果很差。

有谁能帮我或者给我一个逐步解决的方法吗？我有一个项目来识别车牌，我们可以识别和检测数字，但我需要检测和识别字（它是相同的字与更多的车）

Answer 1

你的问题很宽泛，但我会尽我所能在编程的上下文中解释光学字符识别(OCR)，并给你一个通用的项目工作流程，然后是成功的OCR算法。

你面临的问题比大多数人都容易，因为你不需要识别/区分不同的字符，而只需要识别单个图像（假设这是你想识别的唯一一个城市）。然而，您会受到任何图像识别算法的许多限制（质量、光照、图像变化）。

您需要做的事情：

您必须将您的图像与嘈杂的背景隔离开来：

我认为最好的隔离技术是首先隔离车牌，然后隔离你要找的特定字符。在此步骤中要记住的重要事项：

• 车牌总是出现在车上的同一位置吗？
• 拍摄图像时，汽车是否始终处于同一位置？
• 你要找的字总是在车牌上的同一位置吗？

任务的难度/执行情况在很大程度上取决于这三个问题的答案。

2）图像捕获/预处理

这对于您的特定实现是非常重要的一步。虽然可能，但你的形象看起来像这样的可能性很小：

因为你的摄像头必须在车牌的正前方。更有可能的是，您的图像可能看起来像以下其中之一：

您可能需要(a)将图像转换为黑白图像和(b)降低图像的噪声。这两个过程分别称为二值化和去斑点化。这些算法有许多不同语言的实现，大多数可以通过Google搜索获得。如果需要，您可以使用任何语言/免费工具批处理您的图像，或者找到与您决定使用的任何语言一起工作的实现。

4）模式识别

如果您只想搜索这一个城市的名字（永远只有一个词），那么您很可能希望实现矩阵匹配策略。很多人也把矩阵匹配称为模式识别，所以你可能以前在这个上下文中听过。这里有一篇很好的文章详细介绍了一个算法实现，如果您选择使用矩阵匹配，它将对您有很大的帮助。另一个可用的算法是特征提取，它试图根据字母中的模式（即环路、曲线、线）来识别单词。如果车牌上的字的字体风格不断变化，你可能会使用这个，但如果一直使用相同的字体，我认为矩阵匹配会有最好的结果。

5）算法训练

根据您采用的方法（如果您使用学习算法），您可能需要使用标记的数据来训练您的算法。这意味着您有一系列图像，您已经将其标识为true（包含城市名称）或false（不包含）。下面是一个psuedocode示例，说明了它是如何工作的：

train = [(img1, True), (img2, True), (img3, False), (img4, False)]

img_recognizer = algorithm(train)

然后，您应用您训练的算法来识别未标记的图像。

test_untagged = [img5, img6, img7]

for image in test_untagged:
    img_recognizer(image)

你的训练集应该比四个数据点大得多；一般情况下，越大越好。正如我之前所说的，只要确保所有的图像都是相同的转换。

下面是一个非常非常高级的代码流，可能对实现您的算法有帮助：

img_in = capture_image()

cropped_img = isolate(img_in)

scaled_img = normalize_scale(cropped_img)

img_desp = despeckle(scaled_img)

img_final = binarize(img_desp)

#train
match() = train_match(training_set)

boolCity = match(img_final)

上面的过程已经执行了很多次，并以多种语言进行了详细的文档记录。下面是一些在您的问题中标记的语言中的实现。

null