分割图像中的有效数字

资 源 简 介

分割图像中的有效数字

详 情 说 明

分割图像中的有效数字是OCR（光学字符识别）中的一个关键步骤，尤其在复杂背景下，数字可能受到噪声、斜线、直线干扰，甚至出现字符粘连或轻微旋转（5度以内）。以下是解决这些挑战的核心思路：

预处理与抗噪声 采用高斯滤波或中值滤波消除图像中的噪声，同时通过二值化（如自适应阈值）突出数字区域。对于光照不均的情况，可结合直方图均衡化提升对比度。

直线与斜线干扰处理 使用霍夫变换检测图像中的直线，通过掩膜去除背景中的规则线条干扰。若斜线贯穿数字，可结合形态学操作（如开运算）修复断裂的字符笔画。

粘连字符分割 对连通域分析后仍粘连的字符，采用投影法（垂直投影峰值谷值分析）或轮廓凹陷点检测分割。极端情况可尝试基于深度学习的分割模型（如U-Net）辅助切分。

旋转校正（5度以内） 通过最小外接矩形或主成分分析（PCA）估计数字倾斜角度，并应用仿射变换旋转校正。注意旋转后需补全边缘缺失像素以避免信息损失。

后处理优化 分割后的单个数字需归一化至统一尺寸，并通过轻量级分类网络（如LeNet-5）验证有效性，排除残留干扰片段。

该方法平衡了传统图像处理与机器学习，适用于文档扫描、工业仪表盘等场景的数字化需求。