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提出了基于二维滤波Gabor与机器视觉的字符识别算法,从图像预处理和特征提取分析这两个模块展开,就是为了解决字符识别算法在噪声、旋转下出现识别不准确的问题.首先,搭建视觉采集硬件平台,采集原始字符图像.然后通过邻域像素灰度信息迭代,有效降低噪声,以提高字符图像质量,通过霍夫直线检测完成图像旋转角度计算和图像校正,达到准确定位字符区域的目的;其次,通过二维滤波Gabor得到字符图像的纹理特征,采用欧式距离构建分类标准,达到准确识别字符的目的.实验测试数据表明:与当前识别机制相比,在面对噪声与旋转干扰条件下,