一、文献综述
（一）国内外研究现状
世纪20年代文字图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期,电子计算机的发展得到普遍应用,文字图像处理技术也不断完善,逐渐成为一个新兴的科学。从70年代中期开始着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理技术也向更高、更深层次迈进。到了20世纪90年代,机器人技术已经成为工业的三大支柱们已经开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统来理解外部世界,这被称为图像理解活计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力道这项研究,取得了要的研究成数字图像处理主要是为了修改图形,改善图像质量,或是从图像中提取有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩,便于传输和保存。目前,数字图像处理主要用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域数字图像处理因易于实现非线性处理处理程序和处理参数可变,故事一项通用性强,精度高,处理方法灵活,信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、测量、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域[3]。
（二）研究主要成果
（1）基于OpenCV图像处理
首先要通过相机拍摄获取到图像并进行预处理，包括rgb图像灰度变换，对歪斜字符进行旋转调整为水平，而且相机视野较大，字符只在一小部分区域，整体处理费时且难度较大，所以要进行感兴趣区域提取，图像增强、去噪声以减小误差，在获取单个字符时，由于是点阵字符，所以要进行形态学腐蚀、膨胀操作以方便字符分割，将单个字符提取出来以便于后期的训练以及识别。
滤波：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
图像二值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。
采用大津法（OTSU）自行设置阈值。该方法方法原理是：
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