基于MATLAB的多场景文字识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多场景下的图像文字识别，包含索书号分割、粘连字符切分、文字识别、彩色车牌分割和商标文字分割五大模块。通过图像预处理、特征提取与模式识别技术，可高效处理复杂场景中的数字与文字信息。

详 情 说 明

多场景文字识别系统

项目介绍

本项目是一个基于图像处理与模式识别的多场景文字识别系统，专门设计用于处理和分析不同场景下的数字与文字图像。系统集成了索书号分割、车牌识别、商标文字提取以及粘连字符处理等核心功能，通过先进的图像分割、特征提取和模板匹配技术，实现对复杂背景下文字信息的高精度提取与识别。

功能特性

• 多场景适配：支持图书馆索书号、彩色车牌、商标图像等多种场景的文字识别。
• 复杂字符处理：具备处理字符粘连、重叠等复杂情况的能力。
• 高精度识别：结合结构特征提取与模板匹配，确保识别准确率。
• 可视化输出：提供处理过程中的关键步骤可视化结果，便于分析与调试。
• 模块化设计：系统由五个核心模块组成，结构清晰，便于维护与扩展。

使用方法

1. 准备输入图像：将需要识别的图像（索书号、车牌、商标或含粘连字符的图像）放置在指定输入目录。
2. 配置样本库：确保标准文字样本库已正确配置，用于字符匹配训练。
3. 运行主程序：执行系统主程序，系统将自动调用相应模块进行处理。
4. 获取输出结果：处理完成后，系统将输出分割后的字符图像、识别文本、特征向量、置信度评分及可视化图像。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少 4GB RAM
• 存储空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

main.m 文件作为系统的主控程序，负责统筹调度整个识别流程。其主要功能包括：初始化系统运行环境，读取并解析输入参数与图像数据；根据输入图像类型自动选择并调用相应的处理模块（如图像分割、粘连字符切分、文字识别等）；协调各模块间的数据传递与顺序执行；最终整合各模块的处理结果，生成包括分割图像、识别文本、特征向量、置信度评分及可视化图像在内的完整输出。