12.5  图像识别应用综合实例

本实例中，要求使用Visual C++(www.cppentry.com)和MATLAB进行混合编程(www.cppentry.com)，实现对给定的文字图像进行识别，能够识别出文字的基本轮廓。该实例使用MATLAB的M文件编辑器建立M文件，文字识别的关键过程和算法使用MATLAB编写程序，界面使用Visual C++(www.cppentry.com)设计开发。在两者的接口上，通过使用MATLAB中提供的COM组件创建工具，将图像识别的M文件创建为COM组件，然后在Visual C++(www.cppentry.com)环境中创建工程，通过COM接口访问COM组件中的接口函数，实现文字图像的识别。具体过程如下。

12.5.1  新建图像识别M文件

新建文件名为FuncTextRecog.m的M文件，在该文件中输入以下程序语句：

function []= FuncTextRecog()  
[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','选择二值图像文件');  
imfile = strcat(PathName,FileName);  
I0=imread(imfile);  
I=im2bw(I0,0.4);        %将I0图像的格式转换为二值图  
[y0 x0]=size(I);            %将图像I的像素尺寸分别赋值给y0、x0  
Range=sum((~I)');  
Hy=0;  
for j=1:y0  
    if (Range(j)>=1)  
        HyHy=Hy+1;  
    end  
end  
RangeX=sum((~I));  
Wx=0;  
for i=1:x0  
    if (RangeX(i)>=1)  
        WxWx=Wx+1;  
    end  
end  
Amp=24/Hy;              % 将文字图像归一化到24像素点的高度  
I=imresize(I,Amp);  
[y x]=size(I);  
%I=bwmorph(~I,'skel',Inf);  
%I=~I;  
tic  
%====== 基本结构的定义和检测 =======%  
% 第一类：竖（V）；左斜（L）；右斜（R）；突变（P）  
% 第二类：左半圆弧（C）；右半圆弧（Q）  
% 第三类：结构待定（T）；  
%=====================================%  
Left=zeros(1,y);        % 左端轮廓检测  
for j=1:y  
        i=1;  
    while ((i<=x)&&(I(j,i)==1))  
        ii=i+1;  
    end  
    if (i<=x)            
        Left(j)=i;  
    end      
end  
for j=1:y-1  
    LeftD(j)=Left(j+1)-Left(j);  
end  
%========== 结构特征提取 =============%  
j=1;  
while ((Left(j)<1)&&(j<y))  
       jj=j+1;         
end   
Y1=j;  
j=y;  
while ((Left(j)<1)&&(j>1))  
       jj=j-1;  
end   
Y2=j-1;      % 去掉急剧变化的两端  
%============== 右边 ==================%  
Right=zeros(1,y);         % 左端轮廓检测  
for j=1:y  
        i=x;  
    while ((i>=1)&&(I(j,i)==1))  
        ii=i-1;  
    end  
    if (i>=1)            
        Right(j)=i;  
    end      
end  
for j=1:y-1  
    RightD(j)=Right(j+1)-Right(j);  
end  
%=======顶端轮廓检测================%  
Top=zeros(1,x);           
for i=1:x  
        j=1;  
    while ((j<=y)&&(I(j,i)==1))  
        jj=j+1;  
    end  
    if (j<=y)            
        Top(i)=j;  
    end      
end  
for i=1:x-1  
    TopD(i)=Top(i+1)-Top(i);  
end  
i=1;  
while ((Top(i)<1)&&(i<x))  
       ii=i+1;         
end   
X1=i;  
i=x;  
while ((Top(i)<1)&&(i>1))  
       ii=i-1;  
end   
X2=i-1;      % 去掉急剧变化的两端  
%=========底部轮廓检测===============%  
Bottom=zeros(1,x);         
for i=1:x  
        j=y;  
    while ((j>=1)&&(I(j,i)==1))  
        jj=j-1;  
    end  
    if (j>=1)  
        Bottom(i)=j;  
    end      
end  
for i=1:x-1  
    BottomD(i)=Bottom(i+1)-Bottom(i);  
end  
%数字 1的宽度特征%  
Width=zeros(1,y);  
for j=1:y  
    Width(j)=Right(j)-Left(j);  
end      
W=max(Width);  
Po=0; % 用于检测笔画  
Ne=0;  
NS=0;%笔画数  
for i=X1+4:X2-4  
    for j=1:y-1  
        if ((I(j+1,i)-I(j,i))>0) % 由黑到白  
            PoPo=Po+1;  
            if ((Po>=2)&&(j<=fix(0.7*y)))  
                Po=3;  
            end      
        else if  ((I(j+1,i)-I(j,i))<0) % 由白到黑   
                  NeNe=Ne+1;  
                  if ((Ne>=2)&&(j<=fix(0.7*y)))  
                       Ne=3;  
                  end         
              end  
          end                     
      end  
      NS=[NS max(Po,Ne)];  
      Po=0;   
      Ne=0;  
  end  
 Comp=max(NS);   
%======轮廓结构特征的提取======%  
if (min(W,Wx)>10)  
    StrokeT=StrDetect01(TopD,X1,X2,3,6);        % 检测顶部基本结构  
    StrokeL=StrDetect01(LeftD,Y1,Y2,3,5);       % 检测左边基本结构  
    StrokeR=StrDetect01(RightD,Y1,Y2,3,5);      % 检测右边基本结构  
    StrokeB=StrDetect01(BottomD,X1,X2,3,6);     % 检测底部基本结构  
%========== 识别 ==========%  
    Digit=Recognition(StrokeT,StrokeL,StrokeR,StrokeB,Comp)  
else  
    Digit='1' 
end      
t=toc 
% 以下代码显示识别出来的文字的各个部分轮廓  
px=(1:x);  
py=(1:y);  
figure(1);  
imshow(I);          %在图像1中显示图像I  
figure(2);  
plot(Left);grid         %在图像2中标注左轮廓  
title('左轮廓');  
figure(3);  
plot(Top);grid      %在图像3中标注上轮廓  
title('上轮廓');  
figure(4);  
plot(Right);grid    %在图像4中标注右轮廓  
title('右轮廓');  
figure(5);  
plot(Width);grid    %在图像5中标注宽度  
title('宽度');