一个车厢号码识别算法（2005年的老程序----ccc）

2023-09-18 ccc

• 程序的识别效果

对图中的车厢号码部分用上下两条线限定分为，然后进行识别。

从上面的识别效果可以看出，识别算法具有一定的鲁棒性，能够适应车厢号码的各种形态，并正确是识别。本算法在光照适当的条件下能够达到99%的识别率。

• 基本算法原理

算法的基本原理就是：

1. 基本图像块使用128x128归一图块
2. 使用基本图快的周围趋势，以及左/上的穿透频率
3. 使用最小二乘的距离运算
4. 冗余模板计算冗余误差（多模板统计）

这个算法与当前的神经网络和机器学习算法没有任何关系，完全是自己开发出来的（在2004—2005年还没有接触到神经网络和机器学习等概念）。

1. 周围趋势描述

使用左边缘线段探查图块中目标的左边缘，根据线段长度（像素数）从上到下生成边缘趋势值，用-1表示减小，0表示不变，1表示增大。同理对上边缘，从左到右，对右边缘从上到下，对下边缘从左到右进行处理，获得图块的边缘数据。

1. 左/上穿透频率描述

用线段从左向右穿透图块，每一次遇到像素从0到1的变化表示一个波动，记录整个线段上的所有波动数，表示为该线段上的频率数，对于左频率，从上到下计算，对于上频率从左到右计算，每个频率值使用4比特表示最大为16。

1. 冗余误差

对于模板图块使用各种形态的模板，判断比较时采用最小二乘的前n个模板值，统计其中出现的识别种类，以及误差，根据统计规则判定识别结果。

• 图像处理

对于采集的图像，使用基本的灰度/二值图像处理方式，增加一些滤波手段，主要强调光照的一致性，比如环境光，应遮挡日光照射，夜间应使用照明灯（无影灯）。

一般车厢号码应在一定范围内，因此需要确定要处理的图像范围，没有必要全图处理。

这是一个老程序，在2005年完成的，使用delphi编写。现在拿出来看一下，个人觉得还有点价值。