基于計算機視覺庫OpenCV的文本定位算法改進

通信工程論文編號:TX400  論文字數:9674,頁數:32

摘要 I
ABSTRACT I
第1章 引言 1
1.1 背景 1
1.2 研究內容 2
第2章 圖像處理中的圖像分割技術 3
2.1 圖像處理技術綜述 3
2.2 圖像分割技術 3
2.2.1 圖像分割的實現步驟 3
2.2.2 圖像分割的實現方法 3
2.2.3 圖像分割技術的難點 5
2.2.4 光學字符辨識軟件簡介 5
第3章 計算機視覺庫OpenCV 6
3.1 計算機視覺簡介 6
3.2計算機視覺庫OpenCV簡介 6
3.2.1計算機視覺庫OpenCV概述 6
3.2.2計算機視覺庫OpenCV的結構和內容 6
3.2.3計算機視覺庫OpenCV的應用 7
3.2.4計算機視覺庫OpenCV的主要函數 8
第4章 圖形用戶界面Koordinatenlesen的設計 12
4.1 圖形用戶界面簡介 12
4.2 程序Koordinatenlesen功能介紹 12
4.2.1原始坐標的讀取 12
4.2.2目標區域的標記 15
4.2.3改進坐標的輸出 17
第5章 文本區域定位的改進 18
5.1 包裝器OpenCVSharp簡介 18
5.2 文本區域定位改進的具體實現 18

第6章 文本區域定位改進的效果 23
6.1 印刷體文本區域定位改進的效果 23
6.2 手寫體文本區域定位改進的效果 23
6.3文本區域定位改進的效果綜述 23
第7章 結束語 26
致謝 27

摘要

 在圖像處理過程中，圖像分割是其中十分重要的一個步驟。例如具體應用于文字識別領域時，應實現將文字從背景圖像中分離的功能。但由于圖像分辨率較低及圖像背景比較復雜等原因，圖像分割的效果往往不夠理想，這也間接增加了文字識別的難度。
 針對這種情況，本文引入了計算機視覺概念，詳細介紹了典型計算機視覺庫OpenCV的發展歷史、內容結構以及應用領域。同時介紹了利用OpenCV的庫函數改進圖像分割的算法，改善印刷體文本尤其是手寫體文本在復雜圖像背景條件下的定位及分割的效果。
 本文的最后部分，通過若干實例圖像文件檢驗了改進后算法的有效性，分析了相關文本區域的具體改進效果，并分別統計出手寫體文本及印刷體文本的改進率。

關鍵詞：圖像分割，計算機視覺，OpenCV，文本定位

ABSTRACT

Image segmentation is one of the most important steps in the image processing. For example, when image segmentation is used in the field of character recognition, we should separate the text from the image background. However, due to the low image resolution, the complex image background or other reasons, the effect of image segmentation is often not optimal, which also indirectly increases the difficulty of character recognition.

In view of such situation, this thesis introduces the concept of computer vision and details a typical computer vision library OpenCV with its historical development, content, structure and applications. At the same time, this thesis also describes how to improve image segmentation algorithm with the functions from OpenCV library, which aims at correcting the positioning and segmentation results of the printed texts, especially the handwritten texts in a complex image background condition.

At the end of this thesis, we test the effectiveness of the improved image segmentation algorithm with a number of image files and analyze the specific effects of different related texts examples and compute respectively the Improvement rate of the handwritten texts and the printed texts.

Keywords: Image Segmentation, Computer Vision, OpenCV, Text Positioning