怎樣用 MATLAB 識(shí)別圖片上的文字?

去年自己做的一個(gè)小東西，現(xiàn)在看起來(lái)覺(jué)得沒(méi)那么難，而且完成了這個(gè)小項(xiàng)目之后，又學(xué)深入學(xué)習(xí)了一陣子，等有空再繼續(xù)改改。

去年做的小項(xiàng)目大概是這樣的：因?yàn)閷W(xué)校的教務(wù)管理系統(tǒng)查分?jǐn)?shù)比較麻煩，需要自己時(shí)不時(shí)登錄去“輪詢”，比較麻煩。那時(shí)會(huì)一點(diǎn)爬蟲(chóng)，剛好學(xué)了一些機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。想著訓(xùn)練出一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別教務(wù)系統(tǒng)的驗(yàn)證碼，然后讓代碼幫我隔5分鐘查一下成績(jī)，有新的成績(jī)出了就發(fā)郵件給我。于是我開(kāi)始了。

1、 驗(yàn)證碼預(yù)處理

我們學(xué)校的教務(wù)系統(tǒng)驗(yàn)證碼長(zhǎng)這個(gè)樣，4個(gè)字符（英文小寫(xiě)字母加數(shù)字），左右傾斜，背景加了一些噪聲：

第一步想到的是濾波，驗(yàn)證碼的噪聲不像椒鹽噪聲，更像高斯噪聲。我自己也寫(xiě)了個(gè)均值濾波器，效果也很不錯(cuò)，對(duì)付這種比較簡(jiǎn)單的噪聲污染沒(méi)有太大問(wèn)題。

在實(shí)際中，我直接調(diào)用了matlab的自帶濾波器，維納濾波。進(jìn)行灰度處理后直接交給維納濾波：

濾除噪聲的效果不錯(cuò)。

為了接下來(lái)的操作速度快一點(diǎn)，我直接進(jìn)行了二值化操作，調(diào)整好閾值，二值化后得到：

2、Character Segmentation（Partition）

在實(shí)際的photo OCR當(dāng)中，字符分割是很難的，在NG的machine learning中提到了一點(diǎn)，可以用sliding window的方法去實(shí)現(xiàn)，在這里，我觀察了驗(yàn)證碼的特點(diǎn)，其實(shí)驗(yàn)證碼當(dāng)中的字符都相對(duì)固定，所以我用最簡(jiǎn)單的方法分割圖像，當(dāng)然有時(shí)會(huì)偏差比較大。這也是可以改善的一點(diǎn)。我個(gè)人認(rèn)為利用圖論算法中的minimum cuts可以找到連接最弱的部分，然后進(jìn)行切割，這也是可行的。

切割后的效果：

3、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

當(dāng)時(shí)只能說(shuō)是入門(mén)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)的是NG的課。直接用了一個(gè)全連接的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一共4層，input layer一共是260個(gè)神經(jīng)元，兩層hidden layer都是200個(gè)神經(jīng)元，output layer是36.

雖然方法很笨，一開(kāi)始訓(xùn)練樣本也不多，我抓了100張驗(yàn)證碼，并手動(dòng)標(biāo)簽了，訓(xùn)練了一個(gè)初步的模型。然后我就直接用這個(gè)模型去識(shí)別，把正確識(shí)別的驗(yàn)證碼和對(duì)應(yīng)的字符保存起來(lái)；把識(shí)別錯(cuò)誤的保存到另外一個(gè)文件夾。針對(duì)識(shí)別錯(cuò)誤的驗(yàn)證碼，我手動(dòng)標(biāo)簽，然后訓(xùn)練，重復(fù)這個(gè)過(guò)程。后面驗(yàn)證碼已經(jīng)接近1000張了。

雖然方法很笨，但是效果很不錯(cuò)。經(jīng)過(guò)我?guī)状胃倪M(jìn)之后，在線識(shí)別100張，正確識(shí)別率基本在90%以上（90%~93%左右）

其實(shí)，利用CNN效果會(huì)更好。先抓取大量為標(biāo)簽的驗(yàn)證碼，先進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練，效果也會(huì)好很多。

當(dāng)時(shí)就是這樣，利用全連接網(wǎng)絡(luò)+L2 weight penalty，利用full-batch method 加 conjugate gradient訓(xùn)練了這個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

之后我學(xué)了Geoffrey E. Hinton的課程之后，進(jìn)一步了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以做的花樣就很多了。

總結(jié)

這就是訓(xùn)練集的一部分：

標(biāo)簽：

我租了騰訊云的服務(wù)器，學(xué)生優(yōu)惠，1元1個(gè)月。

在考試月的時(shí)候完成了全部代碼，先在matlab完成了前期工作，然后用Python寫(xiě)了一遍，加上了爬蟲(chóng)的那一部分。 最后每次有成績(jī)都第一時(shí)間通知我：

附上github傳送門(mén)

[matlab版] mepeichun/Matlab_checkcode_verification

[java版] mepeichun/Java_checkcode_verification

[Python版] mepeichun/check_score_system

寫(xiě)得很亂，因?yàn)槟嵌螘r(shí)間參加了好幾個(gè)比賽。。有空再改