基于MATLAB公式识别

09:48:25

　该项目目前可以实现

• 图像的预处理包括：灰度化，二值化（公式假设是良好的数学公式截屏图片）
• 图像的最小外接矩求解；
• 图像的切割（part）

2021-05-02 20:24:30

　　Cut_Imageju:实现最小外接矩

%%实现最小外接矩的函数Cut_Imageju
%column的意思是按列来排列，为行向量
%row的意思是按行来排列，为列向量
%0黑1白，字符以黑色为显示
%寻找第一个字母长度,先分割出来全部字符，之后在对分割的这些部分进行宽度处理，要不处理不了;
function Img_out=Cut_Imageju(Img_in)
[m,n]=size(Img_in);% x是行数，y是列数
column=sum(Img_in);
%寻找左边界
left=1;
num1=max(column);
for i = 1 :n
if column(i)~=num1
left=i;
break
end
end
%寻找右边界
right=n;
for i = n :-1:1
if column(i)~=num1
right=i;
break
end
end
row=sum(Img_in,2);
num2=max(row);
%寻找上边界
up=1;
for j = 1 :m
if row(j)~=num2
up=j;
break
end
end
%寻找下边界
down=m;
for j = m:-1:1
if row(j)~=num2
down=j;
break
end
end
%裁剪图像
Img_out=Img_in(up:down,left:right);
end

切割字符，并且获得切割后的源量
Cut_Imageqie

%切分字符的函数Cut_Imageqie
%只按列切割，切成一列列
%column的意思是按列来排列，为行向量
%row的意思是按行来排列，为列向量
%0黑1白，字符以黑色为显示
%寻找第一个字母长度,先分割出来全部字符，之后在对分割的这些部分进行宽度处理，要不处理不了;
%切分字符的函数Cut_Imageqie
%只按列切割，切成一列列
%%[Img_out1,Img_out2]分别代表切割下的图像和切割后的原图像
function [Img_out1,Img_out2]=Cut_Imageqie(Img_in)
[m,n]=size(Img_in);
column=sum(Img_in);
wide=0;
num1=max(column);
for i = 1:n
if column(i)~=num1
wide=wide+1;
else
newleft=i;
break
end
end
Img_out1=imcrop(Img_in,[1,1,wide,m]);
Img_out2=Img_in(1:m,newleft:n);
end

　　总函数：

%%垂直投影切割函数2
%%将之前函数片段化函数化，实现从原图像中分割字符
%%王 5/2 16点18分

%清屏
clc;
close all;
clear all;

56c

%读数
Img=imread('D:\data\matlabrecognizedata\rawpicture\pic2.png');%按实际路径分析
figure,subplot(1,2,1),imshow(Img),title('原图');

%灰度化和二值化
Img_Gray=rgb2gray(Img);
Img_Binary=imbinarize(Img_Gray,0.57);%采用0.57做阈值;

%求外接矩
Img_Cut=Cut_Imageju(Img_Binary);
subplot(1,2,2),imshow(Img_Cut),title('外接矩');

%分割图像
[word1,Img_Cut]=Cut_Imageqie(Img_Cut);
figure,subplot(1,3,1),imshow(word1),title('初次切');
subplot(1,3,2),imshow(Img_Cut),title('切后的原图形');
word1=Cut_Imageju(word1);
subplot(1,3,3),imshow(word1),title('后切');

　　该项目还不能实现

• 图像的切割太过于依靠手动操作，并不能自动分析间隔，没有可以使他自动停止的标准
• 只局限于字母和单独的式子，主要是因为采取了垂直投影分割法，识别的东西一定是独体，但是像分数，根号或者其他字符的组合，就失败了，后期会考虑连通域算法；
• 不能实现识别；

严肃的东西说完了，下面说点有意思的；

1、数字图像处理的过程中，发生了很多有趣的事。一步步的攻克这些难关挺快乐的，但是千辛万苦克服之后发现这些问题那么简单，却难住了我，做出来的一瞬间，觉得自己的智慧受到了侮辱，哈哈 ad8 😢；由此可见，困难来自于无知；

2、数学是严谨的，代码是数学的分支。你看我现在说的轻描淡写，可是这之中的难处只有我自己知道

• 初心太单纯（兴趣），导致唯利是图的我经常怀疑自己的判断（这么浪费时间到底对不对？）我可能烧了脑袋；
• 基础知识基本为0，matlab是伟大的，我毫不怀疑，它是人类智慧的结晶，我看着他仿佛看着海，那么大，那么远，那么不真实，数字图像处理是这无边大海的一个大洋，我对这大洋一无所知，就现在的我来说刚从港湾出来，没有经历过复杂的公式考验，没有经历过神经网络的建立，没有建立机器学习模型，没有爬取足够我使用的数据图片，而没有这些图片就没有人工智能（神经网络）。我边在海滩拾贝，边想着把梳子卖给和尚，三心二意，貌合神离。
• 不严谨。拖累我进度的一方面是思路，一方面是细节。后者占90%，我一直在debug,一个看起来完全没问题的程序完全走不通，看着几页的代码，真的是想放弃，最后发现是一些极其极其简单的问题摧毁了我（比如[]和（）(又错了😔)，（）和()，；和;等等等等）。
• 函数嵌套要我命

我又会停几天了

enough,挺快乐的了。

祝劳动者劳动节快乐！！

探索者光荣！！