倾斜校正算法的仿真与分析

有效字符的倾斜校正算法可以有效提高文字算法识别率和识别速度。本文对基于最小二乘直线拟合和Hough变换的倾斜校正算法进行仿真,证明Hough变换具有更好的倾斜校正效果。     

一种圆形指针式仪表倾斜检测方法

圆形指针式仪表的倾斜,不利于仪表数字参数区域字符图像的定位和识别。提出一种基于检测仪表名称倾斜的方法来获得圆形指针式仪表的倾斜角度。该方法将仪表表盘上的仪表名称看成一个整体,结合Canny算子、形态学与Hough变换算子来检测其倾斜角度,然后根据该倾斜角度绕仪表表盘中心点对表盘进行旋转校正,使仪表参数区域字符回到固定位置,方便仪表数字参数区域字符的定位与提高数字字符识别的正确率。实验结果表明：该算法能快速准确地检测出圆形指针式仪表图像的倾斜角度,有一定的实用价值。     

基于光栅投影序列图像融合的倾斜校正算法

针对现有校正算法因抖动等因素存在的校正误差问题,提出了一种基于光栅投影的倾斜校正算法。通过分析连续频率变化的条纹图像序列,构建像素点位置与像素斜率的转换模型;然后利用光栅图像倾斜角度与像素斜率变化关系,使用三角法计算出倾斜角;最后实现倾斜校正。实验结果表明,该算法可有效检测出［-90°,90°］范围内的倾斜角度,准确率为99%。与现有的Hough变换等倾斜校正算法相比,所提算法检测精确度、准确率明显提高。     

基于最小二乘法的文档图像倾斜检测方法

在文档扫描过程中,输入的文档图像不可避免地会发生倾斜现象,而布局分析及字符识别算法对页面倾斜都十分敏感,因此倾斜检测和校正是文档分析预处理的重要环节。本文提出了一个基于最小二乘法的倾斜检测方法。它将字符连通区包围盒底边中心点作为特征点,利用文本行中特征点与基线的关系,将特征点用最小二乘法拟事出基线的方向,即为页面倾斜方向。同时,本文介绍了一种基于直线拟合的快速倾斜校正算法。实验证明,该算法速度快,准确度高。     

基于深度学习的集气站指针式仪表读数研究

为了提高集气站仪表读数的信息化程度、减少人力资源成本,应用机器视觉和深度学习算法对指针式仪表的自动读数进行了研究.首先,对图像进行预处理,对白天采集的图像使用双边滤波进行降噪处理,对晚间采集的图像使用单尺度Retinex进行增强处理;接着,使用Mask基于区域的卷积神经网络(RCNN)获取采集图像中仪表的具体位置;然后...     

基于最小二乘和最小投影距离的车牌倾斜校正

在车牌图像的采集过程中,经常会有车牌倾斜的现象发生,这种倾斜给后续的字符分割和字符识别造成了很多不利影响。为此,文中提出了一种基于最小二乘和最小投影距离的车牌倾斜校正方法。该方法将车牌倾斜分成水平倾斜和垂直倾斜两部分:对于水平倾斜,首先对二值化后的车牌去边框和铆钉,再对车牌利用最小二乘拟合直线求取倾斜角;而对于垂直倾斜,则引入分块查找法来降低查找最小投影距离的执行次数,从而提高算法的执行效率。实验结果表明:该算法简单实用,能够准确地对车牌进行校正。     

基于轻量化深度学习的指针式仪表读数方法

为了降低神经网络模型对工业现场边缘计算设备计算资源的过度依赖,提出了一种轻量级MobileNetV3-YOLOv5s模型的指针式仪表读数方法。以YOLOv5s网络模型为基础,使用MobileNetV3作为主干特征提取网络,完成模型的轻量化改进。随后,利用该网络模型进行仪表区域检测、分类和分割,在使用Sift算法定位仪表区域和仪表指针后,利用得到的仪表倾斜角度信息与仪表指针旋转角度信息实现仪表的倾斜矫正和数据读取。在树莓派上进行测试,实验结果表明,提出的轻量化仪表检测算法虽然准确率较YOLOv5s和SSD模型略有降低,但是其推理耗时和模型占用内存具有显著优势。且测试表明提出算法读数相对误差控制在1%以内。因此,该方法一定程度上可以为在低成本边缘计算设备上运行复杂大型神经网络模型进行工业现场指针式仪表数据读取提供技术支持。     

基于图像矩的车牌号码倾斜校正

根据矩的旋转不变性计算倾斜车牌号码图像的质心和归一化的中心矩,得到使二阶中心矩变得最小时的旋转角α,把整个图像绕质心旋转α进行水平倾斜校正;在垂直倾斜校正中,提出了坐标相关系数法和最小二乘拟合直线法等2种校正方法,分别计算出垂直倾斜角θ,并对水平倾斜校正后的图像进行错切变换,得到最终的校正图像.实验结果表明,该方法简单实用,能快速、准确地检测出图像的倾斜角,为图像倾斜校正提供了一种有效方法.     

基于图像处理的指针式仪表智能识别方法研究

针对仪表的智能识别方法在电力系统的工程应用,利用图像处理的方法对指针式仪表的智能读数进行研究;首先,针对摄像头多视角、多距离的安装问题,利用定向二进制描述符ORB (oriented FAST and rotated BRIEF)算法求解仪表模板图像与待测图像的透视变换矩阵,用于定位指针旋转区域;然后根据表盘灰度特征信息,提出基于圆周区域的累积直方图法(circle-based regional cumu-lative histogram,CRH)对指针进行定位,由指针偏转角度得到读数;实验结果表明,该方法对指针读数识别十分有效,达到了实用化要求,且具有实时性好和精度高的特点.     

一种基于分段逆模型的传感器非线性校正方法

为解决传感器非线性校正问题,提出一种基于分段逆模型的传感器非线性校正方法。通过对传感器特性数据进行变换和分段,在给定最大拟合误差和最大拟合阶次的情况下,得到传感器逆模型;逆模型作为补偿环节实现对传感器的非线性校正。该方法采用数据步长搜索策略和最小二乘法实现对传感器特性数据的分段,并能确定各数据段拟合函数的阶次和参数。热敏电阻非线性校正试验的结果证明了该方法的有效性。     

一种基于双椭圆模型的视频人数统计方法

一种基于双椭圆模型的视频人数统计方法针对环境和背景较复杂的情况,实现了较密集人群和部分遮档的人流数统计。首先提取运动目标的外形轮廓,将外形拟合成椭圆,再根据先验知识在轮廓椭圆内拟合头部椭圆。如果外形和头部都能成功拟合成椭圆,就能简单确定出一个人体。当人群密集时,先将目标进行分割后,再进行基于双椭圆模型的目标识别。本方法适合镜头的垂直模式、倾抖模式、近景模式、远景模式,能够在鉴别人体与非人体的基础上统计人数。分别对静态图像和视频序列进行了仿真,结果表明,该方法能够准确地进行人数统计。     

一种新的基于Radon变换的车牌倾斜校正方法

车牌的倾斜给车牌字符分割与识别带来不利的影响。基于Radon变换,提出了一种新的车牌倾斜校正方法。对车牌图像在[-20°,20°]范围内进行Radon变换,并对变换后的结果求一阶导数绝对值的累加和,将累加和的最大值所对应的Radon变换的角度作为倾斜角度。对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果证明,该方法简单实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。     

基于阻尼最小二乘法的神经网络自校正一步预测控制器

针对非线性控制器设计中遇到的模型结构及模型参数辨识问题,采用多层前馈神经网络去逼近任意的非线性系统,并使用收敛速度快且稳定性好的阻尼最小二乘法在线学习网络的仅植。基于估计的神经网络模型,依据辨识与控制的对偶原则,设计了基于阻尼最小二乘法的一步向前预测控制器。仿真研究表明,这种神经网络自校正控制器不仅具有很好的性能,而且不会产生参数爆发现象。     

一种高效的倾斜图像校正方法

在图像处理系统中，通过采集设备获得的图像不可避免地会出现倾斜现象，这给后续的图像处理和分析带来了困难。因此，倾斜图像的检测和校正是很重要的环节。该文提出了一种新方法，通过一次旋转来得到一条边上的两个点，通过两点就确定了图像的边缘、得到图像的倾斜度。与传统方法相比，该方法不仅计算量小、准确度高，且具有很好的鲁棒性。     

基于LS-SVM的车牌图像倾斜校正新方法

为解决机动车牌图像倾斜对其字符分割与识别带来的不利影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机的车牌图像倾斜校正新方法。详细介绍了LS-SVM求解倾斜向量算法和车牌图像校正步骤,并进行了实验比较。     

基于Radon变换的文本图像倾斜校正

归纳现有的多种倾斜字符校正方法,提出一种基于Radon变换用于一般字符校正的方法。该方法对文本图像做简单的数学形态学处理,利用Radon变换求出文本倾斜的角度。实验结果表明：与传统方法相比,本算法减少了计算量,提高了校正效率,且具有较强的适用性和鲁棒性。     

基于Hough变换的手写体维文字符倾斜校正算法

由于手写体维文字符的特点以及个人书写风格不同,会造成维文字符的倾斜,影响字符的特征提取和识别.提出了一种基于Hough变换的手写体维文双线倾斜校正算法.实验结果表明,该算法能够准确、快速地检测出倾斜手写体维文字符的倾斜角度,实现字符的倾斜校正.     

一种基于最小二乘法的摄像机非线性校正方法

摄像机线性化技术是机器视觉研究中的关键技术之一。本文针对高速彩色摄像机的非线性特性导致的图像畸变问题,分析其产生原因并给出了基于线性化校正的具体实现方法。在Visflal C＋＋6．0环境下实现了此算法,并应用异性纤维清除系统当中。试验结果表明,该方法能够提高系统性能并有效检测皮棉中的异性纤维。     

基于投影的文档图像倾斜校正方法

针对文档图像的倾斜校正问题,提出了一种新的基于投影的文档图像倾斜角检测方法。首先采用一种高效的像素遍历算法对文档图像从不同角度进行投影,然后对投影数据进行累加求和,通过比较不同角度下的累加和来确定倾斜角度。该方法在投影过程中只需对文档图像进行极少部分投影,因而大大减少了运算量。基于该方法的特点,提出了由“粗”到“精”的投影策略,在确保检测精度的同时大幅提高了检测速度。实验结果表明,方法非常有效,可以获得很高的检测精度。     

一种新的倾斜印刷体字符的校正方法

在印刷体字符识别中,为了减少倾斜图像校正对后续步骤的影响,本文提出了一种新的字符矫正方法来提高识别效果.针对传统处理方法对图像进行旋转给图像带来的误差,本文提出的方法在原始图像上通过霍夫变换检测出角度后在相应的倾斜面上进行投影分割,对分割出的字符块逐一围绕质心进行旋转处理,试验效果表明,对识别效果有较好的改善作用.