图像识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种图像识别方法，特别涉及一种识别应用水平和垂直条纹交织的明暗阴影来表示字符的图片的图像识别方法。
【背景技术】
[0002]图像识别是通过对存储的信息与当前图片信息进行比较、计算等一系列的加工过程，实现对图像的再认。图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别技术能够为用户提供很多方便，例如对于车牌进行识别能够快速筛选车牌；再如对一些网站的验证码进行识别能够方便用户下订单、购买等操作，更可以为用户提供替代执行某些操作的便捷服务。但是现有的识别方法较为单一，识别的准确率较低。目前，存在一种较为常用的应用水平和垂直条纹交织的明暗阴影来表示字符的。现有技术当中对这种图片识别的准确率非常低，识别的准确率不能达到网站利用识别码为用户服务的要求。
【发明内容】
[0003]本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中识别图像的方法较为单一，应用水平和垂直条纹交织的明暗阴影来表示字符的图片的识别准确率非常低的缺陷，提供一种识别准确率较高的图像识别方法。
[0004]本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题:一种图像识别方法，其特点在于，所述图像识别方法包括:
[0005]S1、对所述图像进行灰度处理和二值化处理以获得由第一颜色和第二颜色组成的处理图像，识别处理图像中所有由第二颜色的像素组成的大小为a*b的矩形，其中a为像素值大于2的整数，b为像素值大于2的整数；
[0006]S2、遍历所述处理图像并将相互连接的所述矩形组成矩形区域；
[0007]S3、对于每个像素，以所述像素为中心大小为c*c的第一像素区域中，若第一像素区域除所述像素以外的周围区域中第一颜色的像素的数量大于第二颜色的像素的数量则所述像素为第一颜色，若所述周围区域中第一颜色的数量小于第二颜色的像素的数量则所述像素为第二颜色，其中c为像素值大于I的奇数；
[0008]S4、将矩形区域设为第一颜色；
[0009]S5、划分所述处理图像以获得单个字符图像；
[0010]S6、计算每一单个字符图像的特征值并根据特征值在字符样本库中获取特征值最接近的字符作为单个字符图像对应的字符。
[0011]本发明中，所述图像经过灰度处理和二值化处理，第一颜色可以为黑色或白色，第二颜色可以为与第一颜色不同的白色或黑色，若第一颜色为白色则第二颜色为黑色。所述像素是只有一种颜色的矩形的像素点，例如两个像素横向排列则组成大小为2*1的矩形。
[0012]所述矩形区域可以为一个不规则的图形，例如一个大小为3*3仅包括第二颜色的像素的矩形区域中包括多个子矩形，大小为2*2、3*2等的矩形。在识别这些子矩形后可以将所述子矩形组合成为3*3矩形区域。
[0013]对于每个像素，根据像素周围的颜色来决定像素自身的颜色，经过这步处理后所述处理图像能够很好地显示出字符图像，将字符图像与背景图像明显的区分开。举例来说，以黑颜色的像素为中心大小为3*3的第一像素区域中，如果出所述黑颜色的像素以外的8个像素里白颜色像素的数量大于黑颜色像素的数量，则将第一像素区域中心的黑颜色像素设为白色。
[0014]经过步骤S4后，所述处理图像中，字符图像由第一颜色的像素组成，背景图像由第二颜色的像素组成。步骤S5中划分所述处理图像以获得单个字符图像可以利用现有技术实现。
[0015]同样，对单个字符图像特征值的计算以及根据特征值在字符样本库中获取特征值最接近的字符也可以利用现有技术能够完成。
[0016]较佳地，步骤S3包括:
[0017]S31、对于每个像素，判断所述周围区域中第一颜色的像素的数量是否小于第二颜色的像素的数量，若否则所述像素为第一颜色然后执行步骤S4，若是则执行步骤S32 ；
[0018]S32、对于步骤S31中的像素，若所述周围区域中第一颜色的数量小于第二颜色的像素的数量，则所述像素为问题像素，判断所述问题像素是否为第一颜色，若是则将所述问题像素保存至一复制图像中且将所述复制图像的问题像素设为第二颜色后则执行步骤S33，若否则执行步骤S4，其中所述复制图像除问题像素以外的像素与所述处理图像的像素对应一致，;
[0019]S33、对于每个处理图像的像素和与所述处理图像的像素对应的复制图像的像素，判断以处理图像的像素为中心大小为d*d的第二像素区域和以复制图像的像素为中心大小为d*d的第三像素区域中第一颜色的像素的数量是否小于第二颜色的像素的数量，若是则所述处理图像的像素为第二颜色，若否则处理图像的像素为第一颜色，其中d为像素值大于I的奇数。
[0020]由于字符图像有第一颜色的像素组成，对第一颜色的像素处理需要更加细致，通过上述步骤能够更加准确的识别出表示字符图像的像素和表示背景图像的像素，从而进一步地提高识别准确率。
[0021]较佳地，步骤S33包括:对于每个处理图像的像素和与所述处理图像的像素对应的复制图像的像素，若所述第二像素区域和所述第三像素区域中第一颜色的像素的数量等于第二颜色的像素的数量，则判断处理图像的像素的中心到最近的第一颜色的像素的中心距离是否大于复制图像的像素的中心到最近的第二颜色的像素的中心的距离，若是所述处理图像的像素为第二颜色，若否则所述处理图像的像素为第一颜色。
[0022]通过上述步骤能够识别出表示字符图像的像素和表示背景图像的像素更加准确，大幅度地提闻识别准确率。
[0023]较佳地，所述二值化处理为:对于每个像素，像素的灰度值大于一第一阈值的像素为第一颜色，所述灰度值小于所述第一阈值的像素为第二颜色。
[0024]较佳地，步骤S5S:
[0025]S5、划分处理图像以获得单个字符图像，其中所述处理图像经过第二颜色描边处理。
[0026]经过描边处理后，所述处理图像出字符图像以外均是第二颜色，对于背景和字符图像更加容易识别。
[0027]较佳地，步骤S4后包括:
[0028]S41、去除所述处理图像中的噪点像素，然后执行步骤S5。
[0029]去除噪点像素也就是去掉图像中孤立的像素点，从而使下一步骤获得单个字符图像较为精准。
[0030]较佳地，步骤S4后包括:
[0031]S41、对于每个像素，与所述像素的中心在同一直线上的且相邻于所述像素的两个像素为补齐像素，若所述补齐像素的颜色相同，则将所述像素设为与所述补齐像素相同的颜色，然后执行步骤s5。
[0032]通过上述步骤不仅能够去掉孤立的像素点，还可以补齐图像边缘以使图像中的字符图像更容易识别。
[0033]较佳地,字符图像的延伸方向为第一方向，垂直于所述延伸方向为第二方向，垂直于第一方向且大小为l*e的矩形为第一扫描线,其中e为第二方向最大像素值,步骤S5包括:
[0034]S51、识别全部由第二颜色的像素组成的第一扫描线与由第一颜色和第二颜色的像素组成的第一扫描线相邻的第一方向上的位置为第一区分位置；
[0035]S52、识别出间距满足大于第二阈值且小于第三阈值的两个第一区分位置，所述两个第一区分位置划分的区域中包括第一颜色的像素，所述两个第一区分位置分别是一个单个字符图像在第一方向上的两个边缘；
[0036]S53、对于每一所述两个第一区分位置划分的区域，垂直于第二方向且大小为f*l的矩形为第二扫描线，其中f为所述两个第一区分位置的间距的像素值，识别全部由第二颜色的像素组成的第二扫描线与包括第一颜色的像素的第二扫描线相邻的第二方向上的位置为第二区分位置，相互间距最大的两个第二区分位置分别是一个单个字符图像的第二方向上的两个边缘。
[0037]通过上述步骤能够准确划分出单个字符图像。
[0038]较佳地,步骤S32中的c等于步骤S33中的d等于3。
[0039]较佳地，步骤S6包括:
[0040]S61、对由两个第一区分位置和两个第二区分位置划分的单个字符图像进行标准化处理；
[0041]S62、对单个字符图像进行离散余弦变换后，获得二维矩阵；
[0042]S63、对所述二维矩阵进行散列后，获得单个字符图像的特征值。
[0043]对单个字符图像的标准化处理、离散余弦变换以及单个字符图像的二维矩阵散列均能够通过现有手段实现，此处不再赘述。
[0044]在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
[0045]本发明的积极进步效果在于:本发明提供的图像识别方法能够识别现有技术无法识别的字符图片，且识别字符的准确率极高，可以达到百分之九十五以上。利用本发明的图像识别方法对识别码图片进行识别就能够代替用户实现许多操作，如机票、酒店的预定，从而为用户提供便捷。
【附图说明】
[0046]图1为本发明实施例的图像识别方法的流程图。
[0047]图2为本发明实施例的图像识别方法的图像的部分区域。
[0048]图3为本发明实施例的图像识别方法进行识别的图像。
【具体实施方式】
[0049]下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
[0050]实施例
[0051]本实施例提供一种图像识别方法，用于识别如图3所示的应用水平和垂直条纹交织的明暗阴影来表示字符的图像，参见图1，所述图像识别方法包括:
[0052]步骤100、对所述图像进行灰度处理和二值化处理以获得由白色和黑色组成的处理图像，识别处理图像中所有由黑色的像素组成的大小为a*b的矩形，其中a为像素值大于2的整数，b为像素值大于2的整数。
[0053]上述步骤中白色为第一颜色的优选，黑色为第二颜色的优选。所述二值化处理为:对于每个像素，像素的灰度值大于一第一阈值的像素为白色，所述灰度值小于所述第一阈值的像素为黑色。
[0054]步骤101、遍历所述处理图像并将相互连接的所述矩形组成矩形区域。
[0055]所述矩形区域可以为一个不规则的图形，参见图2所示的本发明的图像的部分区域，区域由白色的像素11和黑色的像素21组成，白色的像素和黑色的像素均为大小为1*1的矩形，在大小为6*4的矩形区域中包括多个子矩形，在识别这些子矩形后可以将所述子矩形组合成图2中的带有斜线的矩形区域。
[0056]步骤102、对于每个像素，以所述像素为中心大小为3*3的第一