一个高铁线杆杆号自动识别分类系统

最近经朋友介绍，做了一个高铁路边上杆号自动识别的项目，项目自我感觉难度非常大，因为有大量的特殊场景，涉及到图像二值化、分割、识别问题也非常多。项目时间又很紧，成功交付以后感触颇多，再想想这么多年网上查资料的多，共享的少，所以想通过这篇文章把整个项目的解决思路和大家共享一下。

说实话，目前网上与模式识别相关的文章，大部分都只是些知识点的介绍，或者用例的简单介绍，而所谓项目就是客户提供了一系列的照片，由你自己分析特征、尝试提取、根据结果调整算法，最终生成的可执行程序提供给客户，而且这个结果如果很粗糙或者错误率很高，客户根本是不会接受的。写这篇文章的目的就是和大家共享下这个过程，特别很多刚接触这块的，如何把图像处理、模式识别书中孤立的知识点组合起来，达到最佳效果，从而解决实际问题的。

这个项目大的方面是高铁6C项目的一个子模块。给我们的具体要求就是客户会有很多组照片，每组照片是一台相机同步高速拍摄，在实际客运列车运行中进行，时速300/250/200，相机有海量的存储器，整个过程拍摄下来后，一组内就有超过2万张照片，这样靠人工分类的工作量非常大，所以需要将每张照片中线杆的杆号能够自动识别出来从而实现将海量照片以杆子的编号进行分类。限于篇幅，这篇文章里面主要介绍线杆的提取部分，其他部分以后再陆续介绍。

接下来结合实际图，谈谈整个项目过程吧。有个比较有意思的事可以说下，在项目最初洽谈阶段，对方提供了一个小图集给我们。并且还告知我们以前有个另外公司的软件做相同的事情，但是识别率很低，基本上不能接受。我们看了样图之后，认为可以做这个项目。虽然以前也做过不少的工程项目

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