倾斜数字识别

资 源 简 介

倾斜数字识别

详 情 说 明

倾斜数字识别是计算机视觉中一个具有挑战性的任务，尤其在非理想拍摄条件下（如文档扫描、车牌识别等场景）。其核心流程通常包含以下关键环节：

图像预处理 通过灰度化、二值化、降噪等操作消除原始图像的干扰因素。针对倾斜问题，可能采用霍夫变换检测文本基线角度，或通过边缘检测配合仿射变换进行几何校正。

字符定位与分割 使用连通域分析或投影法定位单个数字区域。倾斜状态下需特别注意解决字符粘连问题，可能需要结合形态学操作（如膨胀腐蚀）优化分割效果。

特征提取与识别 传统方法会提取HOG、LBP等手工特征，结合SVM或随机森林分类器；现代方案多采用CNN（如LeNet、ResNet等）进行端到端识别，对倾斜样本可通过数据增强提升模型鲁棒性。

后处理优化 利用上下文信息（如数字序列规则）或集成多个识别结果（如投票机制）修正误识别案例。对于严重形变的字符，可引入空间变换网络(STN)自动学习校正变换参数。

该技术的应用场景包括金融票据处理、物流分拣系统等，研究者需重点关注数据合成（生成多角度倾斜样本）与轻量化部署（如移动端模型压缩）两大方向。