aihot  2017-05-06 12:57:43  OpenCV |   查看评论   

在深度学习（将特征提取作为训练的一部分）这个概念引入之前，一般在准备分类器进行识别之前都需要进行特征提取。因为一幅图像包含的内容太多，有些信息能区分差异性，而有些信息却代表了共性。所以我们要进行适当的特征提取把它们之间的差异性特征提取出来。

这里面我们计算二种简单的字符特征：梯度分布特征、灰度统计特征。这两个特征只是配合本篇文章来说明神经网络的普遍用法，实际中进行字符识别需要考虑的字符特征远远要比这复杂，还包括相似字特征的选取等，也由于工作上的原因，这一部分并不深入的介绍。

1，首先是梯度分布特征，该特征计算图像水平方向和竖直方向的梯度图像，然后通过给梯度图像分划不同的区域，进行梯度图像每个区域亮度值的统计，以下是算法步骤：

<1>将字符由RGB转化为灰度，然后将图像归一化到16*8。

<2>定义soble水平检测算子：x_mask=[−1,0,1;−2,0,2;–1,0,1]和竖直方向梯度检测算子