如何对单个数字或多个数字进行分类

 

我有一个包含数字的图像。

有：1,153,25,50,23和40

对于每一位数字，我都没有数字识别问题。 我可以看出有1,1,5,3,5,0,2,5,2,3,4,0。

现在，我想让他们成为1,153,25,50,23和40。

我的方法是，使图像变得高度模糊，因此数字的边界框与另一个数字的边界框相遇。 然后提取多边界框的巨大边界框内的数字。

我的期望是这样的

但是，现实就是这样

1,153,25,5,0和2340

因为，

  • 5和0的距离太远

  • 距离23和40太近了

    • 我的问题是，是否有另一种方法来分类那些是单个或多个数字？ 如果是，如何？ ：） 非常感谢你 ：）

    *对不起，我的英语不好

    **我使用opencv c ++

    与此相比，模糊然后找到边界框的计算时间很大：

    如果你可以挑出每个数字，那么你必须至少有一个中心点的每个数字。 我会通过查找每个数字的宽度和高度以及旋转进一步得出结论。 有了这些信息，我会应用一套与人们如何阅读数字相对应的规则。

    这些规则可能起作用：

  • 从一个等于数字位数的空节点号开始
  • 被测数字是否有其他数字小于一个宽度（或两个宽度与对方的中心点）？
  • 如果是这样，那么两个数字都有相同的旋转（+/-容差）
  • 如果是这样的话，是两个数字的中心点之间的线旋转90（+/- tol）度？
  • 使用两点的矢量差确定顺序
  • 在两个数字之间创建一个方向边
  • 检查另一边的数字（快捷方式）
  • 重复下一个数字
  • 沿着图表来找出你的一组数字

    • 考虑到这样的问题，我宁愿使用概率来订购一组可能的解决方案，那么你的程序可能会问一个操作员，或者如果它被卡住了，假设它可以返回并选择下一个“最好”的一个。

    希望这有助于我羡慕你的数字识别技能:)

    我建议你不要模糊图像。 只需提取单个字符及其边界框即可。 然后，您可以迭代地为它们的质心应用欧几里得距离阈值，以将边界框合并在一起，一次一个。 然后，您可以将每个数字建模为一个链表，并通过简单的方向启发式将其添加到元素任一侧的列表中。

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