问题描述
有AB两组各10张的10*15像素的小图片，上面画的分别是0-9十个数字，现在已知其中一组图片与数字的对应关系，给出另外一组的任意一张图片，怎么用程序识别出这个图片上的数字是多少？A组图片跟B组图片不同但是极其相似
解决方案
解决方案二：
直接用OCR不行吗?
解决方案三：
根据像素分布情况判断呗
解决方案四：
解决方案五：
引用1楼liuchaolin的回复:
直接用OCR不行吗?
正在尝试，但是觉得就0-9十个数字，没必要用别的dll想自己搞定
解决方案六：
引用2楼danding_ge的回复:
根据像素分布情况判断呗
关键在于怎么判断没有误判？
解决方案七：
不知你的10个数字是什么字体，是否规范。
解决方案八：
就这么个样子
解决方案九：
像这样，把图片分成15部分（分的越多越精确），遍历图片上每个部分的像素点，如果其中一个像素点是黑的，则记为1，反之为0；然后记录一张图片中每个部分像素点为1个数量，判断这个数量与哪个数字对应部分的像素点数量匹配。
解决方案十：
计算图片和对比组每个图片的差异，差异最小的可以认定匹配。判断差异有很多方法，一个比较简单的就是求像素之间的距离：1、把10*15像素变成一个向量，比如每个像素取它的亮度，并把所有的行合并成一个150维的向量（第一行写在前面，跟着写第二行...）：{255,124,...,255}2、假设对比组图像1的向量为：{255，126，...,255}3、两个向量的距离（的平方）就是:floatdistance1=(255-255)^2+(124-126)^2+...+(255-255)^2;
解决方案十一：
例如图中第一部分有大概20个像素点，0-9十个数字中第一部分像素值大于15的有0235689，再看第三行第一列的部分有50个像素点，大于40的还剩下68，最后看第二行第三列也有50个像素点，大于40的只有8了。当然，这是人脑的逻辑，直接用于做计算机的算法并不适用，所以还要靠你自己来设计，我只给你提供个思路，多动动脑子吧！
解决方案十二：
引用9楼gomoku的回复:
计算图片和对比组每个图片的差异，差异最小的可以认定匹配。判断差异有很多方法，一个比较简单的就是求像素之间的距离：1、把10*15像素变成一个向量，比如每个像素取它的亮度，并把所有的行合并成一个150维的向量（第一行写在前面，跟着写第二行...）：{255,124,...,255}2、假设对比组图像1的向量为：{255，126，...,255}3、两个向量的距离（的平方）就是:floatdistance1=(255-255)^2+(124-126)^2+...+(255-255)^2;
看不懂，能不能解释下向量。
解决方案十三：
二维平面上两个点的距离的平方=(x1-x2)^2+(y1-y2)^2三维上两个点的距离的平方=(x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2同理，N维上两个点的距离的平方=(a1-a2)^2+(b1-b2)^2+(c1-c2)^2+...距离就是差异的一种体现。
解决方案十四：
引用8楼danding_ge的回复:
像这样，把图片分成15部分（分的越多越精确），遍历图片上每个部分的像素点，如果其中一个像素点是黑的，则记为1，反之为0；然后记录一张图片中每个部分像素点为1个数量，判断这个数量与哪个数字对应部分的像素点数量匹配。
这个做法相当于是忽略了细节，粗略估计黑点分布相似度，如果把握好分割的区间会要的效果，如果区间没把握好，698得到的结果回事一样的
解决方案十五：
引用7楼wangzheyongle的回复:
就这么个样子
privatevoidForm1_Load(objectsender,EventArgse){Bitmapsourcebm5=newBitmap("5.jpg");txt_5.Text=ImageToBase64(sourcebm5,ImageFormat.Jpeg);Bitmapsourcebm6=newBitmap("6.jpg");txt_6.Text=ImageToBase64(sourcebm6,ImageFormat.Jpeg);Bitmapsourcebm7=newBitmap("7.jpg");txt_7.Text=ImageToBase64(sourcebm7,ImageFormat.Jpeg);}privatestringImageToBase64(System.Drawing.Imageimage,System.Drawing.Imaging.ImageFormatformat){using(MemoryStreamms=newMemoryStream()){//ConvertImagetobyte[]image.Save(ms,format);byte[]imageBytes=ms.ToArray();//Convertbyte[]toBase64Stringstringbase64String=Convert.ToBase64String(imageBytes);returnbase64String;}}尝试转成Base64字符串，然后截取比较
解决方案：
引用13楼wangzheyongle的回复:
Quote: 引用8楼danding_ge的回复:
像这样，把图片分成15部分（分的越多越精确），遍历图片上每个部分的像素点，如果其中一个像素点是黑的，则记为1，反之为0；然后记录一张图片中每个部分像素点为1个数量，判断这个数量与哪个数字对应部分的像素点数量匹配。这个做法相当于是忽略了细节，粗略估计黑点分布相似度，如果把握好分割的区间会要的效果，如果区间没把握好，698得到的结果回事一样的
如果你的图像都是固定的，那么这个区间就很好把握。