image-processing - 使用 OpenCV 进行记分牌数字识别

Question

我正在尝试从您会在高中体育馆找到的典型记分牌中提取数字。我有数字“闹钟”字体中的每个数字，并设法正确透视、阈值并从视频源中提取给定数字

这是我的模板输入示例

我的问题是没有一种分类方法可以准确地确定所有数字 0-9。我尝试了几种方法

1) Tesseract OCR - 这个总是在 4 上搞砸并经常返回奇怪的结果。仅使用命令行版本。如果我真的尝试用“闹钟”字体训练它，我每次都会得到未知字符。

2) kNearest with OpenCV - 我搜索一个由我的模板图像 (0-9) 组成的数据库，然后查看哪个最近。我经常混淆 3/1 和 7/1

3) cvMatchShapes - 这个相当糟糕，它通常无法区分每个输入数字的两个数字之间的区别

4) 切线距离——这个是最接近的，但输入和我的模板之间的最小切线距离最终每次都将“7”映射到“1”

对于这样一个简单的问题，我真的很茫然，找不到分类算法。我觉得我已经很好地清理了输入，这是一个相当简单的分类案例，但我无法获得足够可靠的东西来实际使用。任何有关在哪里寻找分类算法或如何正确使用它们的想法都将不胜感激。我没有清理输入吗？更好的输入数据库怎么样？我不知道我还能用什么来输入，此时每个数字和模板看起来都很准确。

Answer 1

经典的数字识别在这种情况下应该能很好地工作，它是裁剪数字周围的图像并将其调整为 4x4 像素。

离散余弦变换 (DCT) 可用于进一步缩小搜索空间。您可以选择前 4-6 个值。

使用这些值训练分类器。 SVM 是一个很好的工具，在 OpenCV 中很容易获得。

它不像 emma 或 martin 的建议那么简单，但它更优雅，而且我认为更强大。

鉴于输入的宽度/高度比，您可以选择不同的分辨率，例如 3x4。选择保留可读数字的最小数字。