图像识别数字

对图像数字的简单识别，希望能够给你们参考参考，主要是将数字的特征匹配，在一定的范围内视为相识，再确定数字是否是1 2 3 4.。。。。。。。。。。。

#include 
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#include 

using namespace cv;
using namespace std;

struct con
{
    double xy;                     //轮廓位置
    int order;                      //轮廓向量contours中的第几个

    bool operator<（con &m）
	{
        if（y > m.y） return false;    
        else  if（ y == m.y）
		{
            if（x < m.x） return true;
            else return false;
        }                           
        else return true;
    }

}con[15];

struct result
{
    double bi;
    int num;

    bool operator<（result &m）
	{
        if（bi < m.bi）return true;
        else return false;
    }
}result[15];

Mat num[15];
Mat sample;
void deal（Mat &srcint order）;
double compare（Mat &src Mat &sample）;
void Threshold（Mat &srcMat &sampleint m）;

int main（ ）
{
    Mat srcImage = imread（“originalSize.png“）;
	if（!srcImage.data）
	{
		cout << “读取图片出错！！“ << endl;
		return false;
	}
	imshow（“【原图】“srcImage）;
    Mat dstImage grayImage Image; 
    srcImage.copyTo（dstImage）;
    cvtColor（srcImage grayImage COLOR_BGR2GRAY）;               //将原图像转化成灰度图
//	imshow（“【灰度图】“grayImage）;                              //显示灰度图
    threshold（grayImage Image 48 255 CV_THRESH_BINARY_INV）;  //二值化
	imshow（“【二值化图】“grayImage）;                            //二值图

    //定义轮廓和层次结构
    vector> contours;   //检测并勾画轮廓
    vector hierarchy; 
    findContours（Imagecontours hierarchy CV_RETR_EXTERNAL CV_CHAIN_APPROX_NONE）;   //指定findContours（）函数仅搜索最外层的轮廓，而不关注内部可能出现的任何轮廓。
	
	Mat lunkuo = Mat::zeros（srcImage.rowssrcImage.colsCV_8UC3）;   //创建一个与原图相同的三通道轮廓图

	for（int i = 0;i >= 0;i = hierarchy[i][0]）    //依次画出检测到的轮廓
	{
		drawContours（lunkuocontoursiScalar（00255）CV_FILLED8hierarchy）;
	}
	imshow（“【轮廓检测图】“lunkuo）;             //轮廓图

    int i = 0;
    Point2f pp[5][4];
    vector>::iterator It;
    Rect rect[10];
    for（It = contours.begin（）;It < contours.end（）;It++）
	{                        //画出可包围数字的最小矩形
        Point2f vertex[4];  
        rect[i] = boundingRect（*It）;   //计算一个轮廓的矩形边界
        vertex[0] = rect[i].tl（）;                                                           //矩阵左上角的点
        vertex[1].x = （float）rect[i].tl（）.x vertex[1].y = （float）rect[i].br（）.y;           //矩阵左下方的点
        vertex[2] = rect[i].br（）;                                                           //矩阵右下角的点
        vertex[3].x = （float）rect[i].br（）.x vertex[3].y = （float）rect[i].tl（）.y;           //矩阵右上方的点

        for（ int j = 0; j < 4; j++）
            line（dstImagevertex[j] vertex[ （j+1）%4 ]Scalar（00255）1）;       //画出矩形轮廓区域

        con[i].x = （vertex[0].x+vertex[1].x+vertex[2].x+vertex[3].x） / 4.0;                  //根据中心点判断图像的位置
        con[i].y = （vertex[0].y+vertex[1].y+vertex[2].y+vertex[3].y） / 4.0;
		//cout << con[i].x << ““ << con[i].y << con[i].order << endl;
        con[i].order

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-05-26 15:36  数字匹配\
     目录           0  2018-05-25 21:37  数字匹配\1_HelloOpenCV\
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     文件         906  2014-11-24 10:35  数字匹配\1_HelloOpenCV.sln
     文件       25088  2018-05-26 15:36  数字匹配\1_HelloOpenCV.suo
     文件        1633  2017-12-04 19:17  数字匹配\1_HelloOpenCV\0.png
     文件      272244  2014-07-24 17:19  数字匹配\1_HelloOpenCV\1.jpg
     文件         666  2017-12-04 19:18  数字匹配\1_HelloOpenCV\1.png
     文件        7402  2017-12-27 18:50  数字匹配\1_HelloOpenCV\1_HelloOpenCV.cpp
     文件        3982  2017-02-24 20:22  数字匹配\1_HelloOpenCV\1_HelloOpenCV.vcxproj
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............此处省略100个文件信息