java 图像识别技术实例.doc_第1页
java 图像识别技术实例.doc_第2页
java 图像识别技术实例.doc_第3页
java 图像识别技术实例.doc_第4页
免费预览已结束,剩余1页可下载查看

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

java 图像识别技术实例用java语言实现。首先用matlab实现了识别算法的仿真,因为只是对特定的数字组合的识别,所以非常的简单,放弃采用比较复杂的识别算法,采用最普通的像素比较的识别算法。(如果背景噪声比较复杂,可以考虑先滤波后识别)在写 java程序的时候发现一些问题,网上关于图片像素级操作的资料不是太多,有的还不是太正确,特此写出自己的成果与大家分享。核心类:BufferedImage,ImageIOImageIO类提供图象读写接口,可以对URL,InputStream等操作,得到图像信息十分的方便。ImageIO在javax.imageio.*的包中,属于jdk中的标准类。提供的方法有:read() 例:BufferedImage imd=ImageIO.read(new File(file);write() 例:ImageIO.write(imd, JPEG, new File(C:test+k+.gif);/具体方法可以查找jdk docBufferedImage 类是一个Image类的子类,与Image不同的是,它是在内存中创建和修改的,你可以显示它也可以不显示它,这就看你的具体需求了。这里因为我用于图像的识别所以就不需要显示出来了。你可以通过ImageIO的方法来读取一个文件到BufferedImage,也可以将其写回一个文件中去。类似的操作可以看前面的两个方法。以及参考jdk doc因为我要识别类似于身份验证的一个数字串图片,所以我考虑把这些数字分离出来,存在不同的图像内,这里BufferedImage类提供一个很方便的办法。getSubimage(int left,int top,int width,int height)例: BufferedImage newim=new BufferedImage4;newim0=imd.getSubimage(4,0,10,18);newim1=imd.getSubimage(13,0,10,18);newim2=imd.getSubimage(22,0,10,18);newim3=imd.getSubimage(31,0,10,18);最后为了得到图像的像素,我们需要的就是得到像素的方法,这个方法有很多,这里我介绍的是getRGB(int x,int y) 得到特定像素点的RGB值。例: pix=new int10*18;pixi*(10)+j=newimk.getRGB(j,i);现在我们得到了像素,可以看出像素是一个一维数组,你如果不习惯可以考虑保存在一个二维的数组中,然后就来实施你的看家算法,什么小波变换,拉普拉斯算子,尽管来吧。怎么样是不是很方便呢?什么你好像看不太懂,好给你一些源程序好了,包括像素分解和识别算法。源代码/* Created on 2005-11-29* TODO To change the template for this generated file go to* Window - Preferences - Java - Code Style - Code Templates*/package com.syvin.image;import java.awt.*;import java.awt.image.*;import java.io.FileOutputStream;import java.io.*;import java.io.InputStream;import .URL;import javax.imageio.*;public class MyImage BufferedImage imd;/待识别图像private int iw,ih;/图像宽和高public final static String path=D:jyyapptomcatwebappsuserlogona.jpg; static public void main(String args) try MyImage app = new MyImage();/构造一个类 String s=app.getImageNum(C:无标题.bmp);/得到识别字符串 System.out.println(recognize result+s); byte by=s.getBytes(); File f=new File(C:testfile.txt); FileOutputStream fos=new FileOutputStream(f);/写入一个结果文件 fos.write(by); fos.close(); catch(Exception e) e.printStackTrace(); /构造函数 public MyImage() throws IOException super(Image Test); try catch(Exception e) e.printStackTrace(); /得到图像的值 public String getImageNum(String file) StringBuffer sb=new StringBuffer(); try imd=ImageIO.read(new File(file);/用ImageIO的静态方法读取图像BufferedImage newim=new BufferedImage4;int x=new int4; /将图像分成四块,因为要处理的文件有四个数字。newim0=imd.getSubimage(4,0,10,18);newim1=imd.getSubimage(13,0,10,18);newim2=imd.getSubimage(22,0,10,18);newim3=imd.getSubimage(31,0,10,18);for(int k=0;k4;k+) xk=0;ImageIO.write(newimk, JPEG, new File(C:test+k+.gif);this.iw=newimk.getWidth(null);this.ih=newimk.getHeight(null);pix=new intiw*ih;/因为是二值图像,这里的方法将像素读取出来的同时,转换为0,1的图像数组。for(int i=0;i for(int j=0;j pixi*(iw)+j=newimk.getRGB(j,i); if(pixi*(iw)+j=-1) pixi*(iw)+j=0; else pixi*(iw)+j=1; xk=xk+pixi*(iw)+j; /得到像匹配的数字。int r=this.getMatchNum(pix);sb.append(r);System.out.println(x=+xk); catch(Exception e) e.printStackTrace(); return sb.toString();/数字模板 0-9 static int value= /num 0; 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 , /num 1 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,/num2 ,/num3,/num4,/num5,/num6,/num7,/num8,/num9; /图像像素相减取绝对值得到最小熵的结果。 public int getMatchNum(int pix) int result=-1; int temp=100; int x; for(int k=0;k=9;k+

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论