【摘 要】
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为了实现低成本的光学识别以及对识别数据的云传输和储存,基于Raspberry Pi建立了通过光学字符识别的读表系统。并对该系统所采用的光学识别、数据存储、图像处理等算法进行
【基金项目】
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2017国家级大学生创新创业训练计划资助
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为了实现低成本的光学识别以及对识别数据的云传输和储存,基于Raspberry Pi建立了通过光学字符识别的读表系统。并对该系统所采用的光学识别、数据存储、图像处理等算法进行研究。首先从摄像头获取一张带有电表数字的图像,利用OpenCV对其进行归一化尺寸、灰度处理、高斯模糊、二值化处理、提取连通区域等图像预处理,最后使用Tesseract进行OCR识别得到光学字符数据并进行记录和储存。实验结果表明:在系统设计的光照环境下,图像预处理后的数字光学识别成功率达到100%,识别时间低于1秒。基本满足光学字符识别系
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