0

下のクレジットカードの写真のようなエンボス文字を、本で見られるような通常の文字に変換する方法を探しています。ここでは特定のコードは必要ありません。どの画像操作ステップが望ましい結果につながるかについてのアイデアだけです。

クレジットカード

4

3 に答える 3

1

知っていることの 1 つは、それがクレジット カード番号であることです。これは、最終的に結果を検証するのに役立ちます。これを使用して画像処理を微調整できます。結果をフィードバックし、最適化手法 (山登り法や遺伝的アルゴリズムなど) を使用して画像処理のパラメーターを変更します。

たとえば、パラメータ セット (p1、p2、p3、p4) を使用して画像処理を行い、OCR を実行すると、6 桁の数字が得られます。次に、パラメータ セットを変更します。たとえば、今回は 8 桁の数字を取得します。ヒル クライミングを使用して、セットを変更し続けます。

画像処理用

  1. あなたがそれらを知っているなら、おそらく番号領域にトリミングすることから始めたいと思うでしょう.
  2. 可能な限り多くの情報を取り出すために、エンボス色の範囲にないピクセルをクリアします (これの許容範囲は、私が説明したパラメーター セットのパラメーターの 1 つです)。見やすい数字は軽い
  3. エンボスの明るい色をターゲットにします。OCR は白地に黒を検出するため、抽出してから反転します。
  4. 近い部分をつなぐ
  5. OCR と結果をステップ 2、3、4 のパラメーター選択にフィードします (自動セグメンテーションを行っている場合は 1 かもしれません)。
于 2010-12-10T14:37:40.953 に答える
0

多分OCRがあなたを助けることができます。

「通常OCRと略される光学式文字認識は、手書き、タイプライター、または印刷されたテキストのスキャン画像を機械でエンコードされたテキストに機械的または電子的に変換することです。」

http://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition

于 2010-12-10T14:28:05.600 に答える
0

簡単なしきい値を試すことから始めます-if(pixel_grayscale_value > threshold) { white } else { black }.

于 2010-12-10T14:26:05.003 に答える