Image processing 开源方式的实时图像处理OCR应用？

我心中有一个我想制作的应用程序。我们有壁挂式时间表板，在白色背景上使用黑线将其划分为小矩形。磁性姓名标签被放置在一个特定的分区中，以表明此人将在该单元中工作。这个系统在人与人之间的交流中工作得非常好，但是我想用一种自动的方式将这个日程信息自动保存到数据库中

我正在设想一个系统，在这个系统中，摄像机被设置在一个固定的位置，聚焦在时间表板上。相机会定期给电路板拍照。我想写一些代码来破译哪些姓名标签在哪个区域。这需要一些OCR或符号识别。每个姓名标签上都有大的数字，我将用它们来识别姓名标签所在的人

在处理新的编程问题时，我自然会使用Python。我发现这个帖子->看起来是一个很好的开始（使用PIL和numpy）

你知道这样做的好方法吗

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更新：我已经尝试过SimpleCV，现在看起来不错。

既然您提到要使用Python解决这个问题，也许您可以看看。它将为您提供一种从相机抓取图像并进行基本图像处理的简单方法。

这实际上是一个相当困难的问题，尽管看起来很简单。但是你可以通过对你的形象做一些事情来让它更容易管理。我有以下建议：

• 尽量使你的相机用合理的镜头直视电路板，这样边缘上的图像失真最小，并且没有透视失真
• 考虑到你将偶尔拍摄图像进行分析，我认为性能绝对不是问题，所以用闪光灯或长曝光时间拍摄高分辨率图像（因为你拍摄的一切都是静止的）以获得尽可能好的图像质量
• 如果您期望的不同标签的数量不是太多，您可能会发现，只需尝试通过匹配图像中这些标签的参考图像，而不需要进行完整的数字OCR。如果你的图像足够好的话，这就容易多了。这本书非常完整
• High Performance Mark对您关于在标签上包含的问题有很好的评论。我想加上一个选项，但那是一样的。两者都很容易检测，并且有很好的库来帮助您阅读它们
• 如果您决定确实需要OCR，您应该查看可用的OCR软件包，而不是尝试推出自己的软件包。试着打开发动机或发动机

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我非常同意jilles de witt的观点，即OCR是一项极其困难的图像分析任务，需要从头开始开发。代码读取将是一个更好的选择，但这也将很难编程，并且需要复杂或有点挑战性的成像，正如其他人所指出的那样。然而，对于这个应用程序，你真的不需要实现OCR或正式的条形码、QR或其他2d代码

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由于您的应用程序被限制在有限数量的目标上，也许您可以编写自己的简单代码。例如，您可以在每个人的姓名后的2x2数组中放置0到4个大点。这个简单的示例代码唯一地标识了16个唯一的标记，与正式代码相比，这些特征更容易成像、提取和解码。如果代码位置不一致，请添加一行定位符。

我认为，如果您在姓名标签上添加条形码，或使用易于OCR的字体书写数字，您可以使任务更轻松。根据我使用非常类似的图像捕获设置的经验，如果您试图拍摄的表面具有高反射性，例如，大多数白板都具有高反射性，并且闪光灯与相机位于同一位置，则闪光灯通常没有任何帮助。但是，好的照明是最有用的。是的，如果你使用闪光灯，你应该确定位置，这样反射b就不会成为问题。一般来说，你应该从你能得到的最好的图像开始。我喜欢条形码或二维码的想法。也许每个标签都有一个清晰的边框，带有条形码。