基于 OpenCV的數碼管字符識別

摘要：為實現攝像機采集的電梯主板數碼管字符圖像的識別，研究一種針對數碼管字符圖像自動識別的方法。數碼管圖像經過預處理，包括圖像灰度化、圖像降噪、圖像二值化等，并對圖像進行字符定位和分割，最后采用穿線識別法對字符進行識別，可有效提高電梯故障識別率。實驗結果表明，穿線識別法對數碼管字符識別正確率高、效率高、實時性好。

關鍵詞：圖像處理;字符識別;穿線識別法;OpenCV

中圖分類號：TP391.41文獻標志碼：A文章編號：1009-9492（2021）11-0196-03

Character Recognition of Digital Tube Based on OpenCV

Ye Na

（Heyuan Technician Institute， Heyuan， Guangdong 517000， China）

Abstract： In order to realize the recognition of digital tube character image of elevator mainboard collected by camera， a method for automaticrecognition of digital tube character image was studied. The digital tube image was preprocessed， including image graying， image noisereduction， image binarization， etc.， and the character positioning and segmentation of the image were carried out. Finally， the characterrecognition method was used to identify the characters， which could effectively improve the recognition rate of elevator fault. The experimentalresults show that the threading recognition method has high accuracy， high efficiency and good real-time performance.

Key words： image processing; character recognition; threading recognition; OpenCV

0 引言

數碼管是一種顯示器件，可以通過對數碼管不同的管腳進行驅動使其發光，從而顯示數碼管能夠顯示的字符。由于數碼管使用簡單，價格便宜，在一些設備上得到了廣泛的應用[1]。電梯主板上的數碼管，其中一個作用就是用來顯示電梯發生故障時的故障代碼。由于電梯屬于特種設備，國家對特種設備的安全有嚴格的要求，為了獲取故障信息，直接改造電梯的主控系統并不可行，而且不同品牌的電梯有自己的保護系統，接口不對外開放，為此，本文設計采用攝像頭獲取數碼管圖像信息的方法來獲取電梯的故障信息。利用數字圖像處理技術和識別技術，可實現數碼管顯示字符的自動識別[2-4]，可以提高故障檢測率，同時也能確保故障檢測的準確率，提高電梯運行安全系數。本文利用計算機視覺庫函數 OpenCV和 C++編程語言[5]，通過單片機仿真板模擬顯示電梯主板上的七段數碼管顯示數字的配合使用，實現對數碼管字符的處理與識別，其流程主要包括圖像的預處理、字符定位與分割、字符識別3個過程。

1 圖像預處理

通過攝像頭采集的圖像一般輸出為彩色圖像，并且帶有噪聲等干擾信息，如果對采集的圖像不經過預處理，直接進行 RGB 三通道的圖像信息進行處理，由于圖像的畸變、噪聲、色彩差異等因素的影響，對字符識別的準確率有極大的影響，容易出現識別準確率低，數據誤報率高等問題。因此，在進行數碼管字符識別之前，需要對圖像進行預處理，消除畸變和噪聲，降低識別的難度，提高識別的準確率。圖像預處理流程如圖1所示。

1.1 圖像采集

攝像機是采集圖像的關鍵，其成像好壞直接影響到后續字符識別的結果。本設計中，選擇的是工業攝像頭，像素為300萬，曝光時間可以控制，同時匹配定焦鏡頭，帶有 USB接口可以用來與計算機連接，可以利用 OpenCV直接讀取攝像頭的圖像信息。

1.2 圖像灰度化

將彩色圖像轉換成灰度圖像的過程稱之為圖像灰度化[6]。由于攝像頭采集的彩色圖像均使用 RGB 色彩空間進行描述。在 RGB 色彩空間中，像素的顏色由 R 、G、B 三個分量共同決定，每個分量的取值范圍為0～255，這樣一個像素點可以有（256×256×256）種顏色變化范圍[7]，而灰度圖像中，一個像素點的變化范圍為256種，處理的數據量大大減小，所以要進行圖像灰度化。圖像灰度化的處理方法主要有3種，分別是最大值法、平均值法和加權平均值法。本設計采用加權平均值法實現圖像灰度轉換，即利用下式進行處理：

對彩色圖像的每一個像素應用式（1） 進行轉換，即可將彩色圖像轉換成灰度圖像。如圖2～3所示。

圖3灰度圖 Figure.3 Grayscale image

1.3 圖像校正

由于相機和鏡頭存在幾何畸變，為后續的處理帶來了一定的困難，所以，在進行圖像處理之前，需要對圖像進行畸變校正，也就是圖像校正。圖像校正過程主要處理的是由相機和鏡頭本身所帶來的圖像的幾何畸變。本文通過張正友平面標定算法，完成相機和鏡頭的標定，得到了相機的內參數矩陣和畸變參數。通過對圖像進行逆變換，可以得到圖像的畸變校正結果。

1.4 圖像降噪

將噪聲圖像中的各種噪聲去除或減弱的過程稱之為圖像降噪。由于攝像頭的感光器件 CMOS或 CCD的制造工藝的限制，圖像采集過程中，會受到噪聲的干擾，使得對原圖的處理與分析造成影響，所以必須對圖像進行降噪處理。常用的圖像降噪方法有均值濾波、中值濾波等算法[8]。

實驗證明，采用中值濾波處理有更好的處理效果，能夠有效地對圖像進行降噪，并保持圖像邊緣足夠清晰，不引入過多的模糊效果。因此本文選擇使用中值濾波算法對經過幾何校正之后的圖像進行降噪處理。其圖像降噪處理結果如圖4～5所示。

1.5 圖像二值化

圖像主要是由前景（圖案）和背景組成。圖像二值化處理就是將前景從背景中分割出來。經過二值化后，圖像由原來的由256個值表示的灰度圖轉成只有0和255兩個亮度值的黑白圖像。分割圖像前景和背景的的具體方法是要設定一個閾值，超過設定閾值的像素為前景，低于設定閾值的像素為背景。選擇不同的閾值，將會得到不同二值化效果的圖像，因此，圖像二值化關鍵的一步是選擇一個合適的閾值。常用的選擇灰度閾值的方法有固定閾值法、最大類間方差法（大津算法，又稱 OT- SU算法）、實驗法、直方圖法、最小誤差法等。

通過多次實驗發現，使用 OTSU 法進行二值化時，能夠根據圖像的亮度自適應的選擇閾值，將目標從背景區域中分離出來[9-10]。因此本文采用 OTSU法進行圖像二值化。二值化處理前后圖像對比如圖6～7所示。

2 字符識別

2.1 字符定位

攝像頭拍攝時，可能將非字符區域一起進行成像，而非字符區域并不是本文研究的重點，本文研究的是數碼管字符在圖像上的成像結果并將其識別為顯示的字符。所以，為了消除非字符區域的影響，需要首先對字符進行定位。

字符定位分為粗定位和精確定位，首先通過粗定位確定字符的大概位置，然后通過精確定位得出字符所在的確切位置，為下一步字符分割做好準備。利用人工分割、投影法分別對字符圖像進行粗定位和精確定位后，得到的圖像如圖8所示，大框是粗定位區域，小框為精確定位區域。

2.2 字符分割與歸一化

圖像經過字符精確定位之后，還是一張帶有多個字符的圖像，需要對字符進行分割才能進行識別。字符精確定位后，可以得到字符區域的水平方向起始位置和截止位置、垂直方向起始位置和截止位置。將精確定位后的字符區域進行 Y方向投影，可以得到一條 Y方向字符有效像素數目的曲線[11]。該曲線上，有效像素大于0的位置表示該位置是字符筆畫覆蓋的區域，有效像素等于0的位置表示該位置不處于字符筆畫上。因此，可以用有效像素的上升沿作為字符開始的標志，以下降沿作為字符結束的標志。

因此，可以得到字符的分割圖如圖9所示。圖中小線框表示字符分割的結果。從圖中可以看出，每一個小線框內，有且僅有一個字符。可以將分割結果進行歸一化處理，得到可以進行識別的字符。

由于攝像頭與數碼管位置間的差別，以及數碼管尺寸的不同，會造成數碼管在成像時尺寸大小不一致，為了消除模板和待識別字符位置和尺寸上的偏差，需要把字符顯示圖像移動、旋轉、縮放或者變換到規定的位置和尺寸上，這一過程稱為圖像歸一化處理[12-13]。歸一化處理不會改變圖像的對比度，可以保護圖像不受幾何變換的影響，能夠找出圖像中的那些不變量，從而可知這些圖像原來就是一樣的或者是一個系列的。本文中，對字符圖像做的歸一化操作是指將分割之后不同大小的字符圖像，通過線性變換縮放到指定的尺寸，為后續字符識別提供基礎。

2.3 字符識別方法

圖像字符識別的方法有多種。穿線法字符識別算法是一種基于識別字符的結構信息的算法[14]。算法的原理是根據七段數碼管的特征來進行識別的，對于七段式數碼管的字符具有較好的識別結果。

七段數碼管顯示的筆段如圖10所示，數碼管顯示的每個字符最多由7個筆段構成，每個筆段只有橫和豎兩類，包括3橫4豎，而且相同的筆段尺寸一致。

基于七段式數碼管的以上特點，本文采用穿線識別算法。該算法步驟[15-16]如下：

（1） 將數碼管顯示的字符按垂直方向平均分成3個節;

（2） 對每一節，取水平中心的一列，按照自上而下的方向對這一節進行掃描，由于經過二值化之后筆畫區域值為255，所以，如果掃描過程中遇到255的值，可以認為存在筆段，將之記為“1”，否則記為“0”;

（3） 將字符上下平分成2小塊，再將每一個小塊左右平分，于是一個字符被平分成4小塊;

（4）對每一小塊，取垂直中心的一行按照自左向右的掃描，如果掃描過程遇到255的值，則認為這一小塊存在筆段，將對應的筆段記為“1”，否則記為“0”

（5）通過以上4步，可以確定3橫4豎共7個筆段的狀態編碼，再通過查找編碼與字符的對照表，即可判斷當前數碼管顯示的字符內容。

其中，第 5 步需要使用七段式數碼管字符編碼模版。在實際使用時，為了便于理解，一般只使用七段式數碼管顯示 0～9 共 10 個數字和部分大寫字母。表 1 所示為部分字符在七段式數碼管中顯示時，數碼管的字符編碼。

3 實驗結果分析

本設計以 VS2016+OpenCV3.4 作為開發環境，單片機仿真板數碼管顯示字符作為圖像來源，對數碼管顯示的字符進行識別。本實驗選取了840張圖像作為實驗樣本，其識別率和識別速度如表2所示。

4 結束語

本文通過利用C++編程語言和OpenCV實現對七段數碼管式電梯主板故障信息字符的自動識別，具有較高的識別正確率和識別速度，同時識別的實時性較好。將這一方法應用于電梯故障碼圖像采集識別系統中，能大大提高電梯的安全運行系數，具有較好的市場前景。

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作者簡介：葉娜（1981-），女，廣東河源人，大學本科，高級講師，研究領域為電氣自動控制技術。

（編輯：王智圣）