[发明专利]基于机器视觉的矩阵识别方法有效
| 申请号: | 201510065308.9 | 申请日: | 2015-02-06 |
| 公开(公告)号: | CN104636309B | 公开(公告)日: | 2018-01-05 |
| 发明(设计)人: | 茅耀斌;邹城;郭唐仪;刘康;张夏清;许晋河;穆志洋;吴中山;王建博;徐茜;徐杰;刘思源;姚怡超;邢成欢;程聪;陈国丰 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
| 主分类号: | G06F15/02 | 分类号: | G06F15/02;G06K9/00 |
| 代理公司: | 南京理工大学专利中心32203 | 代理人: | 朱显国 |
| 地址: | 210094 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 机器 视觉 矩阵 计算器 识别 方法 | ||
技术领域
本发明属于基于模式识别和图像处理技术的智能计算器领域,特别是一种基于机器视觉的矩阵计算器及实现方法。
背景技术
计算器是工程技术人员、科研人员和理工科学生们进行工程实践、从事科学研究工作等所必需的利器。矩阵分析与计算在科学计算中有着重要的地位。
然而,通过分析现有市场不难发现,具有矩阵计算能力的计算器和计算型软件并不多见,更重要的是,它们缺乏灵活性与易用性。它们一般需要先将计算器/计算软件设置为矩阵计算模式,然后从仅有的几种预定义尺寸的矩阵中选择一个,之后便需要将矩阵元素一个个小心翼翼地输入进去,这种方式效率低下,尤其是当矩阵的阶数为三阶及其以上时,用户在矩阵输入上浪费了大量的宝贵时间。
中国实用新型专利CN 202916831 U公开了一种多功能矩阵计算器,通过输入矩阵实现矩阵运算,该矩阵运算器需要手动输入矩阵元素,不仅效率低下,还容易出现输入错误,影响使用效果。
发明内容
针对当前具有矩阵计算能力的计算器和计算型软件并不多见,且仅有的这些计算器和计算软件灵活性与易用性较差这一现象,为了变繁为简,提高矩阵计算器的易用性,大幅度改善用户体验,本发明给出的基于机器视觉的矩阵计算器同传统计算器相比,特色鲜明地解决了这些问题。矩阵图像识别技术让矩阵的输入便捷高效,而传统键盘输入可以在矩阵识别有误时进行局部修改。本发明旨在实现一种“即拍即算”的全新设计,让计算器使用起来更加方便。
实现本发明目的的技术方案为:一种基于机器视觉的矩阵计算器,包括摄像头、图像处理模块、用户界面、显示器、键盘和运算模块;
所述摄像头与图像处理模块相连,将采集的矩阵图像传输给图像处理模块,图像处理模块识别矩阵的行数、列数和矩阵元素;所述图像处理模块与运算模块相连,运算模块加载并执行矩阵运算算法,对接受到的矩阵元素进行运算,所述运算模块与用户界面相连,用户界面将矩阵的行数、列数和矩阵元素绘制出来,所述用户界面与显示器相连,显示器显示用户界面上绘制的内容;所述键盘与用户界面相连,用于输入数据和选择功能。
一种基于机器视觉的矩阵计算器的矩阵识别方法,包括以下步骤:
步骤1、输入矩阵图像,将矩阵图像转换为灰度图像A;
步骤2、使用自适应二值化方法对灰度图像A进行二值化处理,得到二值图像B;
步骤3、对二值图像B进行连通域提取和面积滤波;
步骤4、使用投影法对矩阵元素进行聚类;所述矩阵元素为矩阵中的数据项;
步骤5、使用卷积神经网络识别矩阵元素;
步骤6、输出矩阵的行数、列数和所有矩阵元素值。
与现有技术相比,本发明的优点为:(1)本发明通过数字图像分析和模式识别技术,可以直接从数字图像中获得手写体矩阵元素或者印刷体矩阵元素,这同传统计算器的数据输入方式相比,大大提高了矩阵数据的输入效率;(2)本发明从理念上改变了计算器的数据输入方式,旨在实现一种“即拍即算”的全新设计,让计算器使用起来更加简单与高效;(3)本发明不仅可以通过摄像头采集矩阵图像信息,还可以通过键盘手动输入,提高了数据输入的准确性。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1是本发明实施例1的结构示意图。
图2是本发明实施例2的结构示意图。
图3是本发明实施例的矩阵识别算法流程和中间结果图。
具体实施方式
结合图1、图2,本发明的一种基于机器视觉的矩阵计算器,包括摄像头、图像处理模块、用户界面、显示器、键盘和运算模块;
所述摄像头与图像处理模块相连,将采集的矩阵图像传输给图像处理模块,图像处理模块识别矩阵的行数、列数和各个矩阵元素;所述图像处理模块与运算模块相连,运算模块加载并执行矩阵运算算法,对接受到的矩阵元素进行运算,所述运算模块与用户界面相连,用户界面将矩阵的行数、列数和各个矩阵元素绘制出来,所述用户界面与显示器相连,显示器显示用户界面上绘制的内容;所述键盘与用户界面相连,用于输入数据和选择功能。
所述图像处理模块包括矩阵图像预处理模块、数字字符提取模块,矩阵元素聚类模块和数字字符识别模块。
所述功能函数模块中的算法包括对矩阵的加法、减法、乘法、乘方、行列式、秩、逆矩阵、特征值和特征向量。
所述摄像头为微型的、可自动快速聚焦的摄像头,分辨率不低于640x480像素;所述显示器为LCD液晶显示器或者触摸屏;所述键盘为实体键盘或应用于触摸屏的电子虚拟键盘。
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