[发明专利]光学字符识别区域的定位方法、系统及其存储介质

权利要求书

1.一种光学字符识别区域的定位方法，其特征在于，包括：

获取待识别的原始图像及其宽度参数，并对所述原始图像进行灰度转换得到灰度图像，然后对所述灰度图像进行二值化处理，得到原始二值图像；

在所述原始二值图像中，通过连通域标记算法标记出若干个连通域；并获取每个所述连通域的高、宽的属性参数；并通过对所有连通域的高、宽的属性参数进行统计，将出现频率最高的宽、高的属性参数定义为实际的宽、高和面积的属性参数；

利用自适应阈值二值化算法，将所述灰度图像中的当前像素点与邻域像素块的灰度值进行阈值计算，得到第一二值图像；

根据所述连通域的高、宽的属性参数去除所述第一二值图像中的噪声区域，得到第二二值图像；

将所述第一二值图像进行积分得到积分图，并根据实际的宽、高的属性参数确定哈尔特征值，再根据所述哈尔特征值对该积分图进行哈尔特征图计算得到梯度图；将所述梯度图进行二值化处理后，沿y轴坐标从小到大方向对其梯度频率进行遍历并通过判断其是否大于字符数量阈值，确定y轴起点和y轴终点，得到y轴定位区间；

根据y轴定位区间和所述原始图像的宽度参数确定目标区域，根据目标区域对所述第二二值图像进行截取，得到第三二值图像；在所述第三二值图像中对相邻的连通域之间的间距进行统计，并计算出其平均间距范围；根据连通域之间的间距和连通域的实际的宽属性参数，确定x轴起点和x轴终点，得到x轴定位区间。

2.根据权利要求1所述的光学字符识别区域的定位方法，其特征在于，所述沿y轴坐标从小到大方向对其梯度频率进行遍历并通过判断其是否大于字符数量阈值，确定y轴起点和y轴终点，得到y轴定位区间包括：

沿y轴坐标从小到大方向对其梯度频率进行遍历并判断其是否大于字符数量阈值，若大于阈值则将当前的y方向位置确定为y轴起点；并继续沿y轴方向判断其梯度频率是否大于字符数量阈值，若小于阈值，则将当前的y方向位置确定为y轴终点，得到y轴定位区间。

3.根据权利要求2所述的光学字符识别区域的定位方法，其特征在于，所述根据连通域之间的间距和连通域的实际的宽属性参数，确定x轴起点和x轴终点，得到x轴定位区间包括：

沿x轴坐标从小到大方向对连通域之间的间距进行遍历，确定第一个满足平均间距范围的两相邻连通域，并将x轴坐标小的连通域的x轴坐标作为x轴起点，并继续沿x轴方向判断后续连通域的间距和实际的宽属性参数是否在预定范围内，若不在，则将当前的连通域的x轴坐标作为x轴终点，得到x轴定位区间。

4.根据权利要求3所述的光学字符识别区域的定位方法，其特征在于，所述根据所述连通域的高、宽的属性参数去除所述第一二值图像中的噪声区域，得到第二二值图像包括：

在所述第一二值图像中，通过八邻接点的连通域标记算法标记出若干个第二连通区域，并将所述第二连通区域定义为连通域，获取每个所述连通域的高、宽的属性参数；

根据所述连通域的高、宽的属性参数去除所述第一二值图像中的噪声区域，得到第二二值图像。

5.根据权利要求4所述的光学字符识别区域的定位方法，其特征在于，所述根据所述连通域的高、宽的属性参数去除所述第一二值图像中的噪声区域，得到第二二值图像包括：

获取到所有连通域中的最大面积参数和最小面积参数，并通过所述最大面积参数确定最大面积阈值，通过所述最小面积参数确定最小面积阈值，然后计算出面积阈值范围；

分别判断每个连通域的面积是否在面积阈值范围内，若不在，则将该连通域定义为噪声区域，并对其从第一二值图像中进行去除。

6.根据权利要求5所述的光学字符识别区域的定位方法，其特征在于，所述在所述原始二值图像中，通过连通域标记算法标记出若干个连通区域包括：

在所述原始二值图像中，通过四邻接点的连通域标记算法标记出若干个第一连通区域，并将所述第一连通区域定义为连通域。