基于 OpenCV 图像切割与 CRNN 数字识别的发票编号识别系统

简介：
本项目开发了一套结合OpenCV图像处理和CRNN模型的发票编号自动识别系统，高效准确地实现了复杂背景下发票号码的切割与识别。 本课题主要研究发票基本信息的识别问题。本段落基于OpenCV和CRNN技术的研究现状，并结合项目中的图像特点，从背景中将发票的基本信息（如发票代码、发票号码及开票日期）分割出来。随后将这些分隔出来的图像放入已经训练好的CRNN模型进行处理，最终实现字符识别。 相较于传统的模板匹配方式，基于神经网络的字符识别方法具有更高的准确率和更强的通用性特点。 具体实验流程如下： 1. 读取并预处理图像：将其灰度化，并应用滤波及高斯平滑操作。 2. 使用霍夫变换对图像进行几何水平矫正，以利于后续指定区域提取与识别工作。 3. 提取原始图像在不同RGB通道下的特征信息，然后将这些区域二值化和形态学处理，形成独立的几何形状。 4. 根据需要提取目标区域的几何特性（如空间坐标、长宽比等），进行筛选及融合操作以获取最终的目标区域。 5. 截取目标区域，并使用CRNN模型预测初步字符信息。 6. 对获得的信息进一步优化：结合上下文文本语义特征和字符相似替代性，完善识别结果。 7. 整理并输出提取到的信息。