[发明专利]基于图像OCR识别的机顶盒信息检测方法及系统

权利要求书

1.基于图像OCR识别的机顶盒信息检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取机顶盒的图像，所述图像中包含机顶盒的待检测信息；

步骤2、确定所述待检测信息对应的待检测区域的位置坐标，根据所述位置坐标对获取的图像进行裁剪得到待检测图像；

步骤3、对所述待检测图像进行图像处理，使得待检测图像中的文字图像和背景图像分离，所述图像处理至少包括：灰度处理、二值化处理和膨胀腐蚀处理；

步骤4、基于OCR识别处理后的待检测图像中的文字信息，根据所述文字信息判断机顶盒的信息是否有误。

2.如权利要求1所述的基于图像OCR识别的机顶盒信息检测方法，其特征在于，步骤3中，所述灰度处理包括：

对待检测图像进行灰化处理，得到只包含一种灰度值的灰度图像，灰化公式如下：

f(x,y)＝0.30R(x,y)+0.59G(x,y)+0.11B(x,y)；

式中，f(x,y)表示灰度图像中像素的灰度值，R表示红色分量值，G表示绿分量值，B表示蓝色分量值。

3.如权利要求2所述的基于图像OCR识别的机顶盒信息检测方法，其特征在于，步骤3中，所述二值化处理包括：

确定灰度阈值，根据所述灰度阈值对灰度图像进行二值化处理得到二值图像，所述确定灰度阈值的方法包括：

设定初始灰度阈值，对于灰度图像的每个像素，计算其Kirsh算子，根据初始灰度阈值与Kirsh算子的大小对初始灰度阈值进行动态调整得到灰度阈值。

4.如权利要求3所述的基于图像OCR识别的机顶盒信息检测方法，其特征在于，步骤3中，所述膨胀腐蚀处理包括：

遍历所述二值图像的每一个像素，用结构元素的中心点对准当前正在遍历的像素，获取当前结构元素所覆盖下的二值图像对应区域内的所有像素的最大值，用该最大值替换当前像素值；

遍历所述二值图像的每一个像素，用结构元素的中心点对准当前正在遍历的像素，获取当前结构元素所覆盖下的二值图像对应区域内的所有像素的最小值，用该最小值替换当前像素值。

5.如权利要求1所述的基于图像OCR识别的机顶盒信息检测方法，其特征在于，步骤4中，所述基于OCR识别处理后的待检测图像中的文字信息具体包括：

将处理后的待检测图像输入至Tesseract-OCR引擎中，Tesseract-OCR引擎对待检测图像进行文字识别得到待检测图像的文字信息。

6.如权利要求1所述的基于图像OCR识别的机顶盒信息检测方法，其特征在于，步骤4中，所述根据文字信息判断机顶盒的信息是否有误具体包括：

比较所述文字信息与预设文字信息是否一致，若一致，则表示机顶盒的信息正确，否则，表示机顶盒的信息有误。

7.基于图像OCR识别的机顶盒信息检测系统，其特征在于，包括：获取单元、裁剪单元、图像处理单元和Tesseract-OCR引擎；

所述获取单元用于获取机顶盒的图像，所述图像中包含机顶盒的待检测信息；

所述裁剪单元用于确定所述待检测信息对应的待检测区域的位置坐标，根据所述位置坐标对获取的图像进行裁剪得到待检测图像；

所述图像处理单元用于对所述待检测图像进行图像处理，使得待检测图像中的文字图像和背景图像分离，所述图像处理至少包括：灰度处理、二值化处理和膨胀腐蚀处理；

所述Tesseract-OCR引擎用于识别处理后的待检测图像中的文字信息，根据所述文字信息判断机顶盒的信息是否有误。

8.如权利要求7所述的基于图像OCR识别的机顶盒信息检测系统，其特征在于，所述灰度处理包括：

对待检测图像进行灰化处理，得到只包含一种灰度值的灰度图像，灰化公式如下：

f(x,y)＝0.30R(x,y)+0.59G(x,y)+0.11B(x,y)；

式中，f(x,y)表示灰度图像中像素的灰度值，R表示红色分量值，G表示绿分量值，B表示蓝色分量值。