Canny edge algorithmus und Sobel Matrix

[Gutelo]

Jepp

Ich schreib ein Programm welches folgendes machen soll:

1.) Mittels Kamera ein Dokument auf einem Tisch aufnehmen (Webcam oder Handy)
2.) Perspektivische Verzerrung rausrechnen, so dass quasi eine Aufnahme "von oben" erhalten wird
3.) Einlesen von Zahlen mittels OCR

1. und 2. sind soweit fertig.

Den Canny+Hough brauche ich um die Eckpunkte des Dokuments im verzerrten Bild automatisch zu finden.

Fuer die OCR werde ich wohl ein einfaches Pixel-matching verwenden: Einmal perfekt mit Flachbettscanner einscannen und fuer jede Zahl von 0 bis 9 eine Referenz anfertigen. Dann die gescannten Zahlen ueber die Referenzen durchschieben und den maximalen Match bestimmen. Das sollte eigentlich ganz gut funktionieren wenn man Hoehe/Breite (Pixelaufloesung) einigermassen waehlt. Vielleicht kommen auch Neuronale Netze in Frage, obwohl mich die Treffsicherheit der simplen OCR Implementationen mittels NN die ich im Internet gefunden habe nicht wirklich ueberzeugt haben.

Eigentlich kam mir bei der ganzen Canny Geschichte folgendes in den Sinn bezueglich der OCR: Man koennte doch ueber jede gescannte Zahl den Canny laufen lassen und anschliessend die Gradientenrichtungen (Statistik ueber Gradienten in 0,45,90,.. Grad Richtung) der Kannten benutzen um die Zahl zu bestimmen. Was haelst du von dieser Idee? Koennte man auch mit dem Pixel-matching kombinieren.

Gutelo

Warum das in der urpruenglichen Version nicht funktioniert hat ist mir aber immer noch raetselhaft, da ich dort im Grunde ja das gleiche mache bis zu den Sx und Sy. Ich glaube aber dass es eventuell an der Normierung liegt. Wenn ich bei der aktuellen Version bereits die Pixel Arrays der Sx und Sy normiere, dann ist der Effekt nicht ganz so stark ausgepraegt als wenn ich erst am Ende nach dem Sobel normiere. Ein anderes Problem der alten Version ist der nicht behandelte Rand. Dieser verfaelscht die Skala. In der neuen Version werden die Raender abgeschnitten nach der Filteranwendung.