C++ opencv 数字识别

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#define N 5//载入数字图片个数

char *testPic[] = {"test1.jpg"};
int thres = 115;    //二值化阀值

int n_min = 80;       //识别数字轮廓长度的下限 单位（像素）
int n_max = 400;      //识别数字轮廓长度的上限

//数字轮廓的长度和宽度  单位（像素）
int n_width_min = 5, n_width_max = 40;
int n_height_min = 30, n_height_max = 50;

// 数组成员之间的距离小于一个阀值视为一个数
int n_width_n_min = 15, n_width_n_max = 40;

char *picture[] = {"0.jpg", "1.jpg", "2.jpg", "3.jpg", "4.jpg"};  //数字图片集  这里储存白底黑子的数字图片 0 - 4；
CvSeq *pic
;//储存数字图片轮廓

CvSeq* GetImageContour(IplImage* srcIn,int flag = 0)
{
IplImage* src = cvCreateImage(cvGetSize(srcIn), 8, 1);

//拷贝图像
cvCopy(srcIn, src);

//创建空间
CvMemStorage* mem = cvCreateMemStorage(0);

if(!mem){
printf("mem is NULL!");
}

//二值化图像
cvThreshold(src, src, thres, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);

//计算图像轮廓  0-只获取最外部轮廓  1-获取全部轮廓
CvSeq* seq;//储存图片轮廓信息
if(flag == 0){
cvFindContours(src, mem, &seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
}
if(flag == 1){
cvFindContours(src, mem, &seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
}

//释放图像空间
cvReleaseImage(&src);

//返回轮廓信息
return seq;
}

//数字图片轮廓计算
void Init(void)
{
IplImage *src0, *src;
for(int i = 0; picture[i] != 0; i++){
src0 = cvLoadImage(picture[i], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if(!src0){
printf("Couldn't load %s\n", picture[i]);
exit(1);
}
src = cvCloneImage(src0);
pic[i] = GetImageContour(src, 0);//只获取最外部轮廓
}
}

int ReadNumber(CvSeq* contoursTemp)
{
double tmp = 5,min = 5;
int num = -1;
for(int i = 0; i < N; i++){
tmp = cvMatchShapes(contoursTemp,pic[i],1);   //匹配
if(tmp < min){
min = tmp;
num = i;
}
}
return num;
}

void Paixu(int numList[100][2], int count)    //将数字按横坐标从左往右排列
{
int tem = 0;
int newList[100] = {0};  //数字融合后的新序列
for(int i = 0; i < count - 1; i++){
for(int j = i + 1; j < count; j++){
if(numList[i][1] > numList[j][1]){
//交换坐标
tem = numList[i][1];
numList[i][1] = numList[j][1];
numList[j][1] = tem;

//交换数字
tem = numList[i][0];
numList[i][0] = numList[j][0];
numList[j][0] = tem;
}
}
}
if(count == 0){
printf("no number!");
}
else{
for(int i = 0; i < count; i++){
printf("%d\t",numList[i][0]);
}
}

//数字融合，可以自己改。。。。数字从左往右的顺序都在numList里面，[0]为数,[1]为坐标，自己可以根据数字间的距离判断是否为一个数
if(count == 2){
int width = 0;   //两数字间的距离
width = numList[1][1] - numList[0][1];
if((width < n_width_n_max) && (width > n_width_n_min)){
tem = numList[0][0] * 10 + numList[1][0];
newList[0] = tem;
}

printf("the number is %d\t",newList[0]);
}
}

int main()
{
Init();//初始化,在pic中储存所有图片轮廓
IplImage* img = cvLoadImage(testPic[0], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

int travel = 1;//如果为0，识别中间数字,如果为1，识别右边数字.其他数字，全部识别
if(travel == 0){
CvRect ins;
ins.x = 170;
ins.y = 140;
ins.width = 300;
ins.height = 200;
cvSetImageROI(img, ins);
}
if(travel == 1){
CvRect ins;
ins.x = 470;
ins.y = 140;
ins.width = 165;
ins.height = 200;
cvSetImageROI(img, ins);
}

IplImage* imgColor = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);
IplImage* contoursImage = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), 8, 1);

CvSeq* contours = 0, *contoursTemp = 0;
cvZero(contoursImage);
contours = GetImageContour(img, 1);//获取轮廓信息
contoursTemp = contours;

//对轮廓进行循环
int count=0;   //数字轮廓个数
int numList[100][2];  //一幅图像中的数字序列  一维是数字，二维是数字所在横坐标
for(; contoursTemp != 0; contoursTemp = contoursTemp->h_next){
//如果符合数字轮廓长度条件 保留并画出
if(contoursTemp->total > n_min && contoursTemp->total < n_max){
int num = -1;//识别一幅图像中的一个数字
CvRect rect = cvBoundingRect(contoursTemp, 1);  //根据序列，返回轮廓外围矩形

//如果满座数字轮廓长宽
if((rect.width >= n_width_min && rect.width <= n_width_max) && (rect.height >= n_height_min && rect.height <= n_height_max)){
//匹配该轮廓数字
num = ReadNumber(contoursTemp);

//计算矩形顶点
CvPoint pt1,pt2;
pt1.x = rect.x;
pt1.y = rect.y;
pt2.x = rect.x + rect.width;
pt2.y = rect.y + rect.height;

if(num >= 0){
numList[count][0] = num;         //一维存数字
numList[count][1] = rect.x;      //二维存数字横坐标
}

//在原图上绘制轮廓外矩形
cvRectangle(imgColor, pt1, pt2, CV_RGB(0,255,0), 2);

//提取外轮廓 上的所以坐标点
for(int i = 0; i < contoursTemp->total; i++){
CvPoint * pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(contoursTemp, i); // 读出第i个点。

cvSetReal2D(contoursImage, pt->y , pt->x , 255.0);
cvSet2D(imgColor, pt->y, pt->x,cvScalar(0, 0, 255, 0));
}
count++;//数字轮廓+1
}
}
}

Paixu(numList, count);
for(int i = 0; i < count; i++){
printf("%d(%d)\t", numList[i][0], numList[i][1]);
}

cvNamedWindow("image", 1);
cvShowImage("image", imgColor);

cvNamedWindow("contours");
cvShowImage("contours", contoursImage);

cvWaitKey(5000);//停顿5秒钟
cvResetImageROI(imgColor);
cvResetImageROI(img);
cvReleaseImage(&img);
cvReleaseImage(&contoursImage);
cvReleaseImage(&imgColor);
return 0;
}

由于代码是从网上下载下来的，所以整理了一下发布出来。可以运行。

配置环境：VS2013 opencv3.0.0

缺点：识别率不高

源码下载地址：http://download.csdn.net/detail/sz76211822/8986931