基于LabVIEW的图片数字识别（特征点）

怎么去识别图片上的一个数字？

1）

何去？

神经网络、模板匹配、特征点识别，目前是最为主流的方法。
2）

何从？

基于LabVIEW的获取图片特征点，从而实现数字识别是一种简单的方法。下图为引用某位大佬的图片，可清晰观察一些特点。

观察图可知，每个图片在可分X1、X2、Y,上都与图片有若干个交点，比如数字7，X1方向有1交点，X2方向有1交点、Y上有2个交点。所以同样方法可知其他数字的特征点：

其中2、3、5的特征数字一摸一样。所以多几组去判断，判断宇XI、X2的交点在左边还是右边，在左边为0，在右边为1，所以对应数字特征为：
2：（1，0）
3：（1，1）
5：（0，1）
到此，可以完全判断出根据特征点判断出数字。
3）

缘起

那么如何使用LabVIEW来识别呢？
首先咱们来看图片是怎么组成。


这是一个格式为png的16*16的数字2的图片，可以隐约看到，中间红色部分为2。
所以，怎么去识别它呢：将图片二值化，大于7F7F7F的值为ffffff，小于的0，为下图：

对应的程序框图为：

然后，我们找到有用边界范围，只选择数值的有用范围，程序框图如下：

然后判断，x1、x2、y对应的特征点是多少数为多少，程序框图如下：

在前面板我们得到，数字2的特征点分别为：

即为：（3，1，1，1，0）
带入我们写好的查找表：

数字就在最终结果里出现了。