我得到一组3张图片,
它是一个重复的问题,我知道,但我无法找到我想要的东西,我也尝试通过codeproject查找,但无法找到一个有效的例子
http://www.codeproject.com/Articles/143059/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi
源代码不完整你的帮助非常感谢:)
解决方法
http://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling
该算法用于依赖图像处理的若干工程领域,包括计算机视觉,机器视觉和医学成像.如果您要在图像处理上花费任何时间,那么您应该对此算法非常熟悉并且至少自己实施一次.
OpenCV库有一个findContours()函数,可用于查找轮廓,轮廓内的轮廓等.
http://opencv.willowgarage.com/wiki/
如果您希望在工作中看到区域标记算法,请使用应用程序ImageJ查找对“细胞计数”的引用.计数生物细胞是医学成像区域标记的重要且经常引用的应用.
考虑获取有关该主题的教科书,而不是在线学习零碎.研究连通分量(a.k.a.blobs)不可避免地导致考虑二值化(a.k.a.thresholding),它采用灰度或彩色图像并从中生成黑白图像.如果你正在处理来自摄像机的图像,那么照明变得至关重要,这需要时间和修补来学习.
清理映像可能需要许多其他预处理步骤.预处理的需要取决于您的应用程序.
这是一本经常被推荐的教科书,它可以很好地覆盖标准图像处理技术：
Gonzalez和Woods的数字图像处理,第3版
http://www.imageprocessingplace.com/
转到addall.com查找便宜的副本.国际版本更便宜.
如果图像中的字符(或其他形状)具有一致的大小和形状 – 例如,“A”总是40像素高,25像素并且机器以相同的字体打印 – 那么您可以使用“标准化互相关“或模板匹配技术,以识别一个或多个匹配形状的存在.这种技术可以作为一种非常粗略的OCR,但具有严重的局限性.
