嵌入式平台下场景图片中文字定位与识别的实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3.1 场景文本中文字提取的现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 汉字识别的现状 | 第16-18页 |
| 1.3.3 嵌入式平台方面的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 场景文本获取模块的设计和实现 | 第21-29页 |
| 2.1 开发环境的搭建 | 第21-24页 |
| 2.1.1 软件的选取 | 第21-22页 |
| 2.1.2 环境搭建 | 第22-24页 |
| 2.2 场景文本获取模块的设计 | 第24-28页 |
| 2.2.1 USB摄像头数据采集 | 第24-25页 |
| 2.2.2 YUV数据与JPG数据的转换 | 第25-27页 |
| 2.2.3 图像显示并保存JPG文件 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 场景文本中文字提取模块的设计和实现 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于边缘检测文本定位 | 第29-34页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 形态学运算常用方法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 常用边缘检测算子 | 第31-32页 |
| 3.2.4 方向滤波边缘检测 | 第32-33页 |
| 3.2.5 特征图的构造 | 第33-34页 |
| 3.2.6 单通道图像处理和文本域的初获取 | 第34页 |
| 3.3 基于灰度检测文本定位 | 第34-36页 |
| 3.3.1 图像预处理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 统计灰度值分布 | 第35页 |
| 3.3.3 拟合运算 | 第35-36页 |
| 3.3.4 连通域筛选和融合 | 第36页 |
| 3.4 融合计算方法 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 场景文本中文字识别模块的设计和实现 | 第38-45页 |
| 4.1 文本块预处理 | 第38-39页 |
| 4.1.1 文本块二值化 | 第38-39页 |
| 4.1.2 文本块包围盒 | 第39页 |
| 4.2 生成训练集 | 第39-41页 |
| 4.2.1 训练集数据获取 | 第40页 |
| 4.2.2 训练集生成 | 第40-41页 |
| 4.3 梯度特征提取 | 第41页 |
| 4.4 梯度特征降维 | 第41-42页 |
| 4.5 分类识别 | 第42-43页 |
| 4.6 文本语音阅读 | 第43页 |
| 4.7 文本块传输 | 第43-44页 |
| 4.8 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 嵌入式平台下的实现 | 第45-50页 |
| 5.1 场景文本获取模块嵌入式平台下的实现 | 第45-47页 |
| 5.1.1 QT库的移植 | 第45页 |
| 5.1.2 获取场景文本程序的移植 | 第45-47页 |
| 5.2 场景文本提取模块嵌入式平台下的实现 | 第47-49页 |
| 5.2.1 OpenCV的移植 | 第47-48页 |
| 5.2.2 场景文本提取模块程序的移植 | 第48页 |
| 5.2.3 运行效果 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 实验分析 | 第50-52页 |
| 6.1 实验环境 | 第50页 |
| 6.2 文本定位模块性能测试 | 第50-51页 |
| 6.3 文本识别模块性能测试 | 第51-52页 |
| 第七章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 7.1 总结 | 第52页 |
| 7.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
