熟悉opencv的朋友都知道opencv可以用來識別很多東西，今天我們就以基本的數字識別來探索opencv的識別之路。
大致的步驟如下：
（1）首先要載入一幅含有數字的，並對它進行二值化。
（2）尋找數字的大致輪廓。
（3）對找到的數字輪廓按照輸入的順序進行排序。
（4）根據上一步找到的順序對數字輪廓進行分割，將單個數字輪廓提取出來。
（5）模板匹配
1、二值化處理
mat srcimage=imread("e://pictured");
imshow(''原圖",srcimage);
mat grayimage,binimage;
cvtcolor(srcimage,grayimage,color_bgr2gray);
threshold(grayimage,binimage,100,255,cv_thresh_binary_inv);//這個cv_thresh_binary_inv引數的選擇是根據輸入的數字顏色和背景顏色決定的。
2、尋找數字的輪廓
mat conimage = mat::zeros(binimage.size(), binimage.type());//尋找輪廓，必須指定為尋找外部輪廓。目的是為了限定乙個數字只有乙個輪廓。
vector> contours;
vectorhierarchy;
drawcontours(conimage, contours, -1, 255);//繪製輪廓
3、對找到的輪廓進行排序
(1)定義乙個新的rect類，存放輪廓的外接矩形方便接下來的排序
class rect
public:
rect(){}
~rect(){}
rect(rect &temp):rc(temp){} //比較矩形左上角的橫座標，以便排序
bool operator<(rect &rect)
if (this->rc.x < rect.rc.x)
return true;
else
return false;
} //過載賦值運算子
rect operator=(rect &rect)
this->rc = rect.rc;
return *this;
} //獲取矩形
rect getrect()
return rc;
private: rect rc;//存放矩形
(2)氣泡排序法
for (int i = 0; i < sort_rect.size(); i++) //對矩形進行排序找到數字的排列順序
for (int j = i + 1; j < sort_rect.size(); j++)
if (sort_rect[j] < sort_rect[i])
rect temp = sort_rect[j];
sort_rect[j] = sort_rect[i];
sort_rect[i] = temp;
4、初始化數字模板
5、數字分割
vectormyroi; //按順序取出和分割數字
for (int i = 0; i < sort_rect.size(); i++)
mat roi;
roi = conimage(sort_rect[i].getrect());
mat dstroi = mat::zeros(mytemplate[0].size(),mytemplate[0].type());
resize(roi, dstroi, mytemplate[0].size(), 0, 0, inter_nearest);
myroi.push_back(dstroi);
6、模板匹配
（1）首先進行比較，使用adsdiff計算模板和待識別數字的差值，差值最小的即為最匹配的數字，
int getpiexsum(mat &image）//求的畫素和
int sum = 0;
for (int i = 0; i < image.cols; i++)
for (int j = 0; j < image.rows; j++)
sum += image.at(j, i);
return sum;
（2）匹配結果並輸出
vectorseq;//順序存放識別結果
for (int i = 0; i < myroi.size(); i++)
mat subimage;
int sum = 0;
int min = 100000;
int min_seq = 0;//記錄最小的和對應的數字
for (int j = 0; j < 10; j++)
absdiff(myroi[i], mytemplate[j], subimage); //計算兩個的差值
sum = getpiexsum(subimage);
if (sum < min)
min = sum;
min_seq = j;
sum = 0;
seq.push_back(min_seq);
} //輸出結果
cout << "識別結果為：";
for (int i = 0; i < seq.size(); i++)
cout << seq[i];
cout << endl;
存在的問題與不足：發現有很多影響準確率的因素，例如數字顏色與背景顏色，要識別的字型的大小與控制台輸出字型大小的差異。
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