基于OpenCV 人工神经网络的喷码字符识别（C++）

新手上路记本人做的第一个图像处理实验
喷码字符识别流程：读图——滤波——二值化——腐蚀——分割——ANN训练——识别
本例程训练类别14类（0-9，C、L、冒号、空格）,每类样本数量50张
搭配环境：VS2017+opencv3.4.1
语言：C++
由于工程有点大，下面进行简单介绍，详情见附件（附有完整的程序，实验报告及论文）
程序运行效果：

图像预处理：
1.读取图像

Mat pSrcImg = imread("D:\\1-文件资料\\5-字符检测\\识别图片\\source3.bmp", 0);//从本地读取灰度图
imshow("原图", pSrcImg);

2.滤波

Mat dst;blur(pSrcImg,dst,Size(7,7));imwrite(FilePath+"remove1.bmp", dst);imshow("remove1", dst);

3.二值化

Mat pDecImg;
pDecImg.create(pSrcImg.size(), pSrcImg.type()); //1通道
pDecImg = pSrcImg.clone();
threshold(pSrcImg, pDecImg,0,255,cv::THRESH_OTSU);
imshow("binary1", pDecImg);
imwrite(FilePath+"binary1.bmp", pDecImg);

4.腐蚀去噪

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));Mat out1;dilate(pDecImg, out1, element);imshow("腐蚀", out1);

5.图像分割

fenge(out1, 60, FilePath, ".bmp", 110);//分割函数原型及参数解释见附件

分割在本项目中是重点和难点，一旦分割错误，整张图片的识别也会出现错误。本程序的分割存在一些BUG，可根据个人需要自行修改或重新编写。

6.将分割后的图像统一大小后保存（后续进行分类）

Mat imagErode[24], readfile[24];string Pathfile, PathfileResize;int Namefile = 1, str1=1;for (int i = 0; i < 24; i++){Pathfile = FilePath + to_string(Namefile) + ".bmp";PathfileResize = ResizeFilePath + to_string(Namefile) + ".bmp";Namefile++;readfile[i] = imread(Pathfile, 0);resize(readfile[i], imagErode[i],Size(14,28));imwrite(PathfileResize, imagErode[i]);}

将图片统一大小为宽14长28(大小可更改)，然后就可以分类收集样本，此例收集样本类别14，每类图片数量50张。收集完样本就要先进行ANN训练，再识别。训练是另外单独的工程，每次识别时调用训练好的.xml文件，就不需要每次都重新训练。训练程序在附件给出。

7.识别（对整张图片分割后的字符）

Mat Fengeimg[40], Resizeimage[40];string Pathfile1,PathfileResize;cout<<"识别结果为："<<endl;for(int i = 0; i< CharactersNumber1+ CharactersNumber2; i++){Pathfile1 = FilePath + to_string(i+1) + ".bmp";PathfileResize = FilePath +"resize\\" + to_string(i + 1) + ".bmp";Fengeimg[i] = imread(Pathfile1, 0);resize(Fengeimg[i], Resizeimage[i], Size(14, 28));imshow("字符"+to_string(i+1), Resizeimage[i]);imwrite(PathfileResize, Resizeimage[i]);predictann1(Resizeimage[i]);//识别函数，传入参数为要识别的图像if (i == CharactersNumber1-1) cout<<endl;}

ANN训练
训练代码见附件https://download.csdn.net/download/weixin_41303441/10806458
原来我设置的下载积分为1，现在不知道为什么涨了这么多，下面附上百度云盘的链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1_LyXOOWinHsh5jifyFpWNQ
提取码：6tpr

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