我正在开发可以检测字母的图像识别软件。我想知道如何创建一个字母模型（例如“J”），这样当我拍摄带有字母“J”的照片时，软件会将图像与模型进行比较并检测字母“J” ”。我将如何创建模型？
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看来您想做 OCR（光学字符识别）。
如果这只是较大项目的一部分，请尝试使用 OpenCV。即使您正在制作商业产品，它也具有许可的 BSD 许可证。
如果您已经着手建立自己的图书馆，请阅读一些可以通过任何好的搜索引擎获得的论文。有很多机器学习和神经网络教程，可以生成你想要的图像模型。
于 2013-01-02T22:25:07.313 回答
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您可以使用 Java 的 OpenCv 库，该库包含已经实现的模板匹配模型，但图像识别更好的是使用学习机或神经网络
于 2013-01-02T22:16:49.527 回答
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如果我要这样做，我会使用标准化浮点数。
字母 A 将是：[(0.0,0.0),(0.5,1.0),(1.0,0.0),(0.1,0.5)(0.9,0.5)]
更新（进一步解释）
所以我的想法是你应该能够用一组标准化点唯一地识别一个字母。点将位于字母的重要特征处，例如线的开始、结束和中点。曲线将被分割成多个较小的线段，这些线段也将由点表示。
要使用此模型，将对源图像进行分析。然后，您将分析图像中的文本。您可以使用边缘检测和其他方法来查找文本。您还必须分析文本上的任何转换。弄清楚文本的变换后，将文本拆分为字符，然后分析字符的重要特征点。然后，您将编写一个算法来对点进行归一化，并确定哪个模型最准确地代表找到的点。
于 2013-01-02T22:31:02.510 回答