基于霍夫变换的铭牌OCR图像旋转矫正方法.doc

基于霍夫变换的铭牌OCR图像旋转矫正方法 （省电力公司，730030） 摘要：在对互感器铭牌图像进行扫描输入时，铭牌图像或多或少会出现一定程度的倾斜，这种图像的倾斜最终会导致其字符识别准确率下降。针对此问题提出一种基于霍夫变换获取图像倾斜角度，进而通过图像旋转矫正提高光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）准确率的方法：首先对原始图像进行二值化，进而获得铭牌的轮廓，再采用基于霍夫变换的方法获得铭牌中的水平线段，通过计算得到线段的水平倾斜角，利用此倾角对图像进行还原。实验结果表明，该方法能快速地计算图像的倾斜角度，提高了OCR识别准确率且准确率可达95%以上。 关键词：OCR；字符识别；霍夫变换；旋转矫正 中图分类号：T 文献标识码： 文章编号：1001-1390（201）0-0000-00 Nameplate OCR image rotate correction method based on Hough transform Zhang Yonghong (Gansu province electric power company, Lanzhou 730030, China) Abstract： In the process of scanningransformer nameplate image, images may slant somehow, which may lead to declination of the accuracy rate of character recognition. A method to improve the accuracy of OCR based on Hough transform has been proposed. Firstly, we make the original image binaryzation, thus the outline of the nameplate is obtained, and then acquires the horizontal lines of the nameplate based on Hough Transform, and horizontal angle is obtained by calculation, we can restore the image through this angle. The experimental results show that it’s very fast to calculate slant angle of images and improve the accuracy rate of OCR above 95% when using this method. Keywords：Optical Character Recognition (OCR), character recognition, ough transform, rotate correction0 引 言 随着国家电网公司三集五大的稳步推进[1]，计量用低压电流互感器自动化检定系统作为四线一库的重要组成部分，可实现与智能立体化仓库系统的无缝对接、自动运输、自动上下料、自动检定、自动分选贴标等功能[2]。且计量用低压电流互感器的外观检查作为自动检定的一项重要内容，要求对互感器的铭牌信息进行正确性检测。 OCR属于模式识别和人工智能的范畴，同时涉及到图像处理、形式语言、自动机、统计决策理论、模糊数学、组合数学、信息论等学科[3]。主要应用于扫描文档的字符识别，是一种快速、高效的字符识别方法，其目的是解决文字信息的高速、有效、方便、自动地输入到计算机的问题[4]。 目前常用的OCR识别方式有两种：一种是通过模式匹配的方式，将每种字符的标准图像存成模板，在识别过程中对图像中的字符进行分割后，逐一比对，找到匹配度最高的字符。这种方式运算量相对较小，因此识别速度快，对系统硬件要求较低。然而不同厂家制作的互感器铭牌字体不尽相同，模式匹配方式对不同的字体的适应性不好，从而致使该方法的识别准确率不高。另一种方式是采用人工智能的方法让识别程序对所有字符进行自学习建成知识库，在识别时从知识库中获取知识进行识别综上所述，目前常用的这几种方法对OCR进行铭牌信息识别率很低，因此很难获得一个精确的互感器铭牌图像[]。本文提出了一种基于霍夫变换与图像旋转相结合的方法先将铭牌图像调整水平，再进行OCR识别，从而提高了互感器铭牌信息的识别率。 旋转矫正算法流程 互感器铭牌如图1所示 图1 具有倾斜角度的原始互感器铭牌图像F