为精准快速地对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别，提出一种基于开源计算机视觉库OpenCV的模板匹配方法。
本文介绍OpenCV的基本框架、典型运用领域和利用OpenCV开发库对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别的比较分析，该项工作对改进目前对机械图进行人工数字识别的现状具有重要的意义。
汽车各部件的装配等需对机械零件装配图中的数字字符进行识别。在传统工作中，对装配图中的数字字符的识别主要依靠人工来完成。目视识别在高度紧张、连续的单纯作业环境下工作容易造成视觉疲劳，无法保证高速高效识别。
为了避免识别工作成为生产的瓶颈，就必须高速化，在短时间内完成，这就增加了人工成本和管理成本。对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别能低成本地保证识别的可靠性和快速性，此识别技术是计算机视觉与模式识别在机械工业领域中的重要应用之一，已在国内外引起了广泛关注。
计算机视觉的目的在于使计算机能模拟人类的视觉能力从而能够自动理解周边环境以帮助人类进行决策、判断，甚至引导机器自身完成一些人类不能完成的工作。
本文采用开源计算机视觉库OpenCV对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别，属于模板匹配方面的应用，取得快速、准确识别图中数字字符的效果，此方法对改进目前对机械图进行人工数字识别的现状，为提高装配系统效率提供了基础支持，极大地提高了生产自动化。
OpenCV简介OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是由Intel公司所开发出来的开源计算机视觉库。该库可跨平台使用，其应用领域为:图像处理、图像识别、计算机图形学、信息检索和游戏设计等，可以制作图片、视频、矩阵运算、统计、图论、数据存储的相关C/C++设计，比较有名的示例为物体追踪、人脸辨识、傅立叶转换、纹理分析，还可以整合不同图像文件格式的矩阵运算，可应用在静态图片如BMP、JPG、TIF、计算机与现代化。
为精准快速地对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别，提出一种基于开源计算机视觉库OpenCV的模板匹配方法。本文介绍OpenCV的基本框架、典型运用领域和利用OpenCV开发库对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别的比较分析，该项工作对改进目前对机械图进行人工数字识别的现状具有重要的意义。
汽车各部件的装配等需对机械零件装配图中的数字字符进行识别。在传统工作中，对装配图中的数字字符的识别主要依靠人工来完成。目视识别在高度紧张、连续的单纯作业环境下工作容易造成视觉疲劳，无法保证高速高效识别。为了避免识别工作成为生产的瓶颈，就必须高速化，在短时间内完成，这就增加了人工成本和管理成本。
对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别能低成本地保证识别的可靠性和快速性，此识别技术是计算机视觉与模式识别在机械工业领域中的重要应用之一，已在国内外引起了广泛关注。
计算机视觉的目的在于使计算机能模拟人类的视觉能力从而能够自动理解周边环境以帮助人类进行决策、判断，甚至引导机器自身完成一些人类不能完成的工作。
本文采用开源计算机视觉库OpenCV对机械零件装配图中的数字字符进行自动识别，属于模板匹配方面的应用，取得快速、准确识别图中数字字符的效果，此方法对改进目前对机械图进行人工数字识别的现状，为提高装配系统效率提供了基础支持，极大地提高了生产自动化。
OpenCV简介OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是由Intel公司所开发出来的开源计算机视觉库。该库可跨平台使用，其应用领域为:图像处理、图像识别、计算机图形学、信息检索和游戏设计等，可以制作图片、视频、矩阵运算、统计、图论、数据存储的相关C/C++设计，比较有名的示例为物体追踪、人脸辨识、傅立叶转换、纹理分析，还可以整合不同图像文件格式的矩阵运算，可应用在静态图片如BMP、JPG、TIF。
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