【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别中利用计算机、智能手机、平板电脑、摄像头等设备对脱机手写字符进行识别的
，具体涉及一种基于彩色模板的脱机手写字符提取方法。
技术介绍
现有技术中，脱机手写识别系统一般包含字符分割、特征提取、字符识别三个主要的步骤，其中字符分割是手写识别中的关键部分。将连接在一起的字符准确的分割出来在最近几十年的研究中提出了以下几种方法：一种是基于间隔和峰值的方法，这种方法利用竖向的统计值的大小来分割字符；第二种是基于搜索的分割方法，这种方法利用预先训练好的类别来寻找匹配的字符，并进行分割；第三种方法是基于混合的方法，这种方法结合前面两种方法，综合分析出最优的分割方法。但是，这些方法都不能够完全准确地解决脱机手写字符的分割问题，更不能有效准确的提取到字符。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于彩色模板的脱机手写字符提取方法。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：该方法具体实现步...
【技术保护点】
一种基于彩色模板的脱机手写字符提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S11,在预设模板中获取书写区域的模板图像；S12，根据字符和边框的特性，在所述模板图像中提取黑色通道和彩色通道；黑色通道用于保存字符笔迹特征；彩色通道用于保存所述预设模板的边框特征；S13，对S12中的黑色通道和彩色通道进行二值化处理，得到二值化图像，并在二值化图像中除去杂点，得到规范图像；S14,在规范图像中，根据所述彩色通道的预设网格分割黑色通道的图像，分割后得到黑色特征图像，作为提取的手写字符。
【技术特征摘要】
1.一种基于彩色模板的脱机手写字符提取方法，其特征在于，包括如下步
骤：
S11,在预设模板中获取书写区域的模板图像；
S12，根据字符和边框的特性，在所述模板图像中提取黑色通道和彩色通道；
黑色通道用于保存字符笔迹特征；彩色通道用于保存所述预设模板的边框特征；
S13，对S12中的黑色通道和彩色通道进行二值化处理，得到二值化图像，
并在二值化图像中除去杂点，得到规范图像；
S14,在规范图像中，根据所述彩色通道的预设网格分割黑色通道的图像，
分割后得到黑色特征图像，作为提取的手写字符。
2.根据权利要求1所述的基于彩色模板的脱机手写字符提取方法，其特征
在于：所述预设模板为设有多个字符格及辅助线的模板；所述字符格子及辅助
线的颜色为彩色。
3.根据权利要求1所述的基于彩色模板的脱机手写字符提取方法，其特征
在于：所述字符格子的边框颜色用于根据CMYK配比区分黑色的边框。
4.根据权利要求1所述的基于彩色模板的脱机手写字符提取方法，其特征
在于：S12中，获取黑色通道的方法为：
将模板图像转换为RGB模式下的图像，则RGB模式下的图像中每个通道的
最大值为255，最小值为0；
设黑色通道为K，则K＝MIN(255-R,MIN(255-G,255-B))。
5.根据权利要求1所述的基于彩色模板的脱机手写字符提取方法，其特征
在于：S12中，获取彩色通道的方法为：
设彩色通道为C，将模板图像转换为RGB模式下的图像；RGB模式包含3个
\t通道，分别为R:红，G:绿，B：蓝；
当彩色通道为红色通道，则C＝RGB(1)；
当彩色通道为绿色通道，...
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