发票识别基于图像形态学处理的发票数字识别的MATLAB仿真

Posted 2022-04-18 fpga&matlab

1.软件版本

matlab2021a

2.部分核心代码

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath 'func\\'

alpha = 0.9;
LL    = 3;
%下面的参数需要做略微调整
% 1  ：33
% 2  ：48 
% 3  ：28 
% 4  ：31 
% 5  ：32 
% 6  ：32 
% 7  ：29 
% 8  ：26
% 9  ：25
% 10 ：44
% 11 ：49
% 12 ：54
% 13 ：54
% 14 ：48
LEN   = 48;

%%
%读取发票图片
%数据格式一
SEL= 1;
I0 = imread('TICKET\\14.png');
figure;
subplot(221);
imshow(I0);
title('原始图像');

%%
%数字提取
%区域定位
[I1,I2,I3,I4] = func_area_find(I0,alpha);
subplot(222);
imshow(I2,[]); 
title('待检测区域定位后图像');
subplot(223);
imshow(I3,[]); 
title('待检测区域定位后图像灰度图');
%分区域进行二值化
subplot(224);
imshow(I4,[]);
title('分区域进行二值化'); 

%提取需要检测的车号，日期，上车时间1,3,4行
[Car_Num,DATE,DONE_Num] = func_position(I4,I2);
figure;
subplot(311);
imshow(Car_Num,[]);
title('车号'); 
subplot(312);
imshow(DATE,[]);
title('日期'); 
subplot(313);
imshow(DONE_Num,[]);
title('上车时间'); 

%将字符字母数字进行分割
[Car_Nums,DATEs,DONE_Nums] = func_segment(Car_Num,DATE,DONE_Num,LEN,LL);

%%
%数字识别
%二值
[Car_Nums1,DATEs1,DONE_Nums1] = func_im2bw(Car_Nums,DATEs,DONE_Nums);

[Car_Nums2,DATEs2,DONE_Nums2] = func_im2bw2(Car_Nums1,DATEs1,DONE_Nums1,SEL);


%识别
OUT1 = func_reg(Car_Nums2);
OUT2 = func_reg(DATEs2);
OUT3 = func_reg(DONE_Nums2);
OUT1
OUT2
OUT3
OUT1  = OUT1;
OUT2  = OUT2;
OUT3  = OUT3;
%保存
fid = fopen('save.txt','wt');
for i = 1:3
    for j = 1:length(OUTi)
        tmps = cell2mat(OUTi(j));
        fprintf(fid,'%c ',tmps);    
    end
    fprintf(fid,'\\n\\n');
end
fclose(fid);

 

3.操作步骤与仿真结论

        对于任何发票图片，对进行分割，识别，并提取3行数据 （车号，日期，上车时间）并输出。为方便起见，车号统一为6位数字字母组合，日期输出为月日年的8位数字，上车时间为4位数字。准确率：在照片清晰情况下，能保证能输出正确，有点倾斜和模糊的情况下能保持80%或能展示即可。

        这里，数字定位的仿真效果如下所示：

        这里，数字提取的仿真效果如下所示：

        这里，目标数字分割效果如下所示：

        这里，数字字母识别效果如下所示：

4.参考文献 

[1]王佳. 发票印刷体数字识别方法的研究[J].  2016.

A09-38

5.完整源码获得方式

方式1：微信或者QQ联系博主

方式2：订阅MATLAB/FPGA教程，免费获得教程案例以及任意2份完整源码