Đồ án: Nghiên cứu xử lý ảnh OCR & xây dựng App nạp thẻ trên Windows Phone

Tìm hiểu đồ án về kỹ thuật xử lý ảnh OCR nhận dạng mã thẻ cào, xây dựng ứng dụng nạp thẻ điện thoại tự động trên nền tảng Windows Phone.

• Tác giả: Dương Thị Thu
• Người hướng dẫn: ThS. Lê Hữu Dũng
• Trường học: Viện Đại học Mở Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu kỹ thuật xử lý chữ số qua hình ảnh và xây dựng ứng dụng nạp thẻ điện thoại trên nền Windows Phone
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp đại học
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về Đồ án Xử lý Ảnh App Nạp Thẻ Điện Thoại Tự động

Đồ án xử lý ảnh là một dự án học thuật tiên tiến nhằm nghiên cứu kỹ thuật xử lý chữ số qua hình ảnh và phát triển ứng dụng nạp thẻ điện thoại tự động. Dự án được thực hiện tại Viện Đại học Mở Hà Nội, Khoa Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của ThS. Lê Hữu Dũng. Mục tiêu chính là ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự OCR (Optical Character Recognition) trên nền tảng Windows Phone để tự động hóa quy trình nạp thẻ điện thoại. Đồ án kết hợp nhiều công nghệ hiện đại như OpenCV và Microsoft OCR Library để đạt được độ chính xác cao trong việc trích xuất và xử lý dữ liệu từ hình ảnh. Thông qua dự án này, sinh viên có cơ hội áp dụng các kiến thức lý thuyết vào thực tiễn phát triển ứng dụng di động thực tế.

1.1. Nhu cầu và Ý nghĩa của Đồ án

Nhu cầu tự động hóa quy trình nạp thẻ điện thoại ngày càng tăng cao trong xã hội hiện đại. Ứng dụng xử lý ảnh thông minh giúp giảm sai sót thủ công và tiết kiệm thời gian cho người dùng. Ý nghĩa của đồ án nằm ở việc tích hợp công nghệ nhận dạng chữ số với các ứng dụng di động, tạo ra giải pháp tiện ích thực tế cho cộng đồng người dùng smartphone.

1.2. Phạm vi Áp dụng của Dự án

Dự án tập trung vào phát triển ứng dụng nạp thẻ tự động trên nền tảng Windows Phone 8. Phạm vi bao gồm nghiên cứu các kỹ thuật xử lý ảnh số, phát triển giao diện người dùng thân thiện, và tích hợp các thư viện OCR chuyên nghiệp. Ứng dụng hỗ trợ nhận dạng mã thẻ điện thoại từ hình ảnh và thực hiện nạp tiền tự động.

II. Kỹ Thuật Xử Lý Chữ Số Qua Hình Ảnh và Công nghệ OCR

Xử lý ảnh số là nền tảng công nghệ chính của đồ án, cho phép máy tính phân tích và trích xuất thông tin từ hình ảnh kỹ thuật số. Công nghệ OCR (Optical Character Recognition) được sử dụng để nhận dạng và chuyển đổi chữ số từ hình ảnh thành dữ liệu văn bản có thể xử lý. Đồ án sử dụng hai công cụ chính: OpenCV - thư viện xử lý ảnh mạnh mẽ, và Microsoft OCR Library - công nghệ nhận dạng ký tự tiên tiến của Microsoft. Quá trình xử lý bao gồm các bước: chuẩn bị hình ảnh, tiền xử lý, phân tách ký tự, và nhận dạng. Độ chính xác của OCR phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh, độ sáng, và góc chụp. Công nghệ này đã được kiểm chứng hiệu quả cao trong việc nhận dạng mã thẻ điện thoại từ các loại ảnh khác nhau.

2.1. Thư viện OpenCV trong Xử lý Ảnh

OpenCV là một thư viện mã nguồn mở nổi tiếng được sử dụng rộng rãi trong xử lý ảnh và thị giác máy tính. Thư viện cung cấp các hàm toán học phức tạp để tiền xử lý hình ảnh như chuyển đổi màu sắc, áp dụng bộ lọc, và tăng cường độ tương phản. Trong đồ án, OpenCV giúp chuẩn bị hình ảnh trước khi đưa vào công cụ OCR để đạt độ chính xác tối ưu.

2.2. Microsoft OCR Library và Nhận dạng Ký tự

Microsoft OCR Library là giải pháp nhận dạng ký tự chuyên nghiệp từ Microsoft, được tích hợp trong Windows Runtime. Công nghệ này sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để nhận dạng chữ số với độ chính xác cao. Thư viện hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và được tối ưu hóa cho các thiết bị di động, phù hợp hoàn hảo với ứng dụng Windows Phone.

III. Xây Dựng Ứng Dụng Nạp Thẻ Điện Thoại trên Windows Phone

Ứng dụng nạp thẻ tự động được phát triển trên nền tảng Windows Phone 8, sử dụng Visual Studio 2013 as IDE chính. Kiến trúc ứng dụng bao gồm các thành phần: giao diện người dùng (UI), xử lý logic, tích hợp kỹ thuật xử lý ảnh, và quản lý dữ liệu. Windows Phone được chọn vì nền tảng này cung cấp các công cụ phát triển mạnh mẽ, hỗ trợ tốt cho camera ảnh, và tích hợp sẵn OCR Library. Quy trình phát triển tuân theo vòng đời tiêu chuẩn: phân tích yêu cầu, thiết kế, phát triển, kiểm thử, và triển khai. Giao diện ứng dụng được thiết kế thân thiện, cho phép người dùng dễ dàng chụp ảnh mã thẻ điện thoại và thực hiện nạp tiền tự động. Ứng dụng đã được kiểm thử và chứng minh hiệu quả cao trong nhận dạng và xử lý chữ số từ hình ảnh.

3.1. Kiến trúc và Cấu trúc Windows Phone 8

Windows Phone 8 có kiến trúc phần cứng và phần mềm được tối ưu hóa cho các thiết bị di động hiệu suất cao. Kiến trúc phần mềm bao gồm kernel, drivers, và runtime environment. Một Windows Phone Project trong Visual Studio có cấu trúc gồm: Properties, Resources, Code-behind, và XAML files. Kiến trúc này hỗ trợ lập trình ứng dụng xử lý ảnh một cách hiệu quả.

3.2. Giao diện và Tính năng Ứng dụng

Giao diện ứng dụng nạp thẻ điện thoại bao gồm các thành phần chính: nút chụp ảnh, hiển thị hình ảnh, xử lý và trích xuất dữ liệu, và xác nhận nạp tiền. Tính năng chính cho phép người dùng chụp ảnh mã thẻ, tự động nhận dạng chữ số thông qua OCR, và nạp tiền vào tài khoản di động một cách nhanh chóng và chính xác.

IV. Kết quả Đạt Được và Ứng dụng Thực tiễn

Đồ án xử lý ảnh: App nạp thẻ điện thoại tự động đã đạt được nhiều kết quả tích cực trong quá trình phát triển và kiểm thử. Ứng dụng đã thành công trong nhận dạng chữ số từ hình ảnh mã thẻ điện thoại với độ chính xác cao, giảm đáng kể sai sót so với nhập liệu thủ công. Hệ thống xử lý dữ liệu hoạt động ổn định, cây đối lập đang trong quá trình nâng cấp để hỗ trợ thêm nhiều loại hình ảnh và điều kiện chiếu sáng khác nhau. Ứng dụng có tiềm năng lớn trong thương mại điện tử, bán lẻ, và các dịch vụ nạp tiền trực tuyến. Dự án đã mở ra hướng nghiên cứu mới trong ứng dụng công nghệ OCR vào các lĩnh vực khác như nhận dạng giấy tờ, xác thực tài liệu, và tự động hóa quy trình hành chính. Thành công của đồ án chứng tỏ khả năng thực tiễn của xử lý ảnh số trong giải quyết các vấn đề thực tế trong cuộc sống hàng ngày.

4.1. Hiệu quả Nhận dạng và Độ Chính xác

Độ chính xác nhận dạng chữ số của ứng dụng đạt khoảng 95-98% trên các hình ảnh chất lượng cao. Microsoft OCR Library cho Windows Runtime cung cấp độ chính xác tương đương hoặc cao hơn các công cụ OCR khác. Ứng dụng đã được kiểm thử trên nhiều loại điện thoại Windows khác nhau và cho kết quả nhất quán, đáng tin cậy.

4.2. Triển khai và Phát triển Tương lai

Ứng dụng đã sẵn sàng cho triển khai thương mại trên Windows Phone Marketplace. Các kế hoạch phát triển tương lai bao gồm mở rộng hỗ trợ Android và iOS, cải thiện hiệu suất xử lý, và thêm các tính năng như lịch sử nạp tiền, quản lý tài khoản. Nâng cấp phần mềm được lên kế hoạch để phản hồi phản ý của người dùng và cải thiện trải nghiệm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 GIỚI THIỆU 1. Tên đề tài Nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng chữ số qua hình anh và xây dựng ứng dụng nạp the điện thoại trên nền Windows phone. Mô tả bài toán • Đặt van đề: Đối với mọi chiếc điện thoại di động, việc nạp tiền đế sử dụng là những công việc thường xuyên. Hình thức nạp tiền phố biến hiện nay vẫn là nạp thông qua tấm thè điện thoại được nhà mạng in sẵn và cung cấp tới tay người tiêu dùng.

Với cú pháp nạp the cơ bán của các nhà mạng tại Việt Nam hiện nay M là * a_so_the_nap#, 100 quá trình còn một so diem bat cập là với những người cao tuổi thường có đồi mắt kém vẫn thường hay “đọc nhầm” mã số. Thư viện Viện Đại học Mơ na ội , thẻ. u ng dụng được xây dựng với mong muôn đê khăc phục hạn chê này. • Ý tường bài toán: - Người dùng sử dụng camera có trên smartphone đe chụp vùng mã số thè nạp được in trên thẻ (sau khi đã cào sạch lớp tráng bạc).

ứng dụng nhận đầu vào là bức ảnh chụp, tách vùng có mã số thè, xử lý hình ảnh và sử dụng thư viện OCR đê trích rút ra các con số có trong bức ánh. - Từ mã số được trích rút, ứng dụng tạo cấu trúc nạp thẻ theo cú pháp *100 * Ma_so_the_nap# và thực hiện 1 cuộc gọi tới tống đài khi người dùng nhấn nút gọi. - ửng dụng nhận tin nhắn được gứi về từ tống đài và thông báo kết quả nạp thẻ cho người dùng. 2 Lưu đồ thuật toán của ứng dụng Hình I.

I Lưu đồ thuật toán 3 Chưong 2 KỸ THUẬT xử LÝ CHỮ SỐ QUA HÌNH ẢNH 2. Kiến thức chung về xử lý ảnh 2. Giói thiệu chung Hiện nay ngành khoa học kĩ thuật ngày càng phát triên, đặc biệt là công nghệ thông tin. Trong cuộc sống chúng ta cũng dần áp dụng những sản phấm mang tính công nghệ, trí tuệ.

Nhận dạng chữ so là một vấn đề được quan tâm nghiên cứu hiều năm nay với nhiều ứng dụng như nhận dạng biến số xe, nhận dạng số đo đồng hồ điện. Cùng với đó có nhiều ứng dụng trên nền windows phone. Với việc ứng dụng kĩ thuật nhận dạng chữ số xây dựng phần mềm nạp the điện thoại tự động trên ncn Windows Phone với ý tưởng thay vì phải nhập một dãy số , ■ Thư Víẹn Đại Eoc^o'Ha Nội dài lằng nhằng là mã số thè thì chúng la chi cần chụp ành dãy số đó và nạp thẻ điện thoại một cách tự động, nhanh gọn. Xừ lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ.

Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triền rất nhanh. Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ánh và phân tích ảnh. Từ nãm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triền không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân lạo, các thuậl loán hiện đại và cài liến càng , các công cụ nén ành ngày càng được sử dụng rộng rãi và thu nhiều kết quá khá quan.

4 Để dề tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ành. Đầu tiên, ánh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Cam­ era, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triến của công nghệ, ánh màu hoặc đen trắng được lẩy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ánh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.

Mặt khác,ảnh cũng có the tiếp nhận từ vệ tinh; có the quét từ ảnh chụp bằng máy quét ánh. Hình dưới đây mô tã các bước cơ bàn trong xừ lý ánh.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Xử lý chữ số qua hình ảnh. Hiện nay có nhiều thư viện dùng đê xừ lí hình ảnh như thư viện OpenCV, EmguCV, Matlab, OCR.

đã cung cấp các API tương đối đầy đù. Nhận dạng chữ so gồm 2 loại đó là chữ số in và chữ viết tay. Đen thời điếm này nhận dạng chữ in được giãi quyết gần như trọn ven. Tuy nhiên nhận dạng chữ viết tay vẫn còn đang là một thách thức mới đối với các nhà nghiên cứu.2 Mô hình nhận dạng chừ số Tiền xử lý ảnh.

Giai đoạn này góp phần làm tăng độ chính xác phân lớp của hệ thống nhận dạng, tuy nhiên nó cũng làm cho hệ thống chậm lại. Vì vậy tùy thuộc vào chất lượng ành quét cùa từng hình ánh để chọn một hoặc một vài chức năng trong khối này. Ncu càn ưu tiên tốc độ xừ lý và chất lượng của máy quét tốt thì có thể bỏ qua giai đoạn này. Khối tiền xử lý bao gồm các chức năng: Nhị phân hóa ảnh, lọc nhiều, chuẩn hóa kích thước ảnh, làm trơn biên chữ, làm đầy chữ, làm mành chữ, xoay văn bản.

6 Nhị phân hóa ảnh • Là kĩ thuật chuyến ảnh đa cấp xám sang ãnh nhị phân. • Nhị phân hóa chia ảnh làm 2 phần là phần nền và phần chữ. • Hầu hết các phương pháp nhị phân hóa ánh hiện nay đều lựa chọn ngưỡng thích hợp theo cường độ sáng cùa ánh và sau đó chuyến tất cả các giá trị độ sáng lớn hơn ngưỡng đó thành một giá trị độ sáng và tất cà các giá trị bé hơn ngưỡng thành một giá trị độ sáng khác. Lọc nhiễu Nhiễu: gồm có nhiễu đốm và nhiễu dài.

> Với nhiễu đốm: ta có thể dùng các bộ lọc trung bình, lọc trung vị, lọc trung bình: Ý tường: thay thế tại mỗi pixel bằng trung bình các giá trị pixel trong mặt nạ lân cận. Loại bõ những pixel tương đối lớn so với lân cận (nhiều). Những pixel nằm trên biên cũng có sự biến đối lớn so với lân cận do đó sẽ làm mờ. 11' TTíư viện Viện Đại học Mở Hà Nội > Lọc trung vị: cho kết quả tốt hơn và cho phép giữ lại nhiều chi tiết hữu ích trên ánh hơn so với lọc trung bình.

Đế thực hiện lọc trung vị, chúng ta cũng dùng một cửa số như lọc trung bình nhưng thay vì đơn giản thay thế giá trị mức xám hiện tại với trung bình giá trị mức xám của các điếm lân cận bao bời cửa số, chúng ta phái thực hiện các bước như sau: ■ Sắp xếp tất cá các giá trị mức xám trong phạm vi cửa sổ thành một chuỗi. ■ Thay thế giá trị mức xám của diêm đang xét với giá trị mức xám ờ giữa. " Sừ dụng hàm cvSmooth như trên với tham số smooth­ type là CV_MEDIAN. • Với nhiễu dài ta dùng phương pháp khử các vùng liên thông.

7 Với phương pháp khử vùng liên thông mục đích là tạo điều kiện thuận lợi cho công đoạn tách phần chữ và phan dấu. Được thực hiện theo 3 bước sau: Bước 1: Xác định vùng liên thông trên màn ảnh. (b) Xác định vùng liên thông và đánh thứ tự các vùng liên thông. Bước 2: sắp xếp các vùng liên thông theo thứ tự từ trên xuống(Hình 2.4 Chuẩn hóa các vùng liên thông - Neu ảnh chi có một vùng liên thông: chuẩn hóa ánh về kích thước chuẩn.

- Nếu ánh có 2 vùng liên thông: Gọi s (i) là diện tích vùng liên thông thứ i. 8 - Neu S( 1 )> S(2) thì dấu của phàn liên thông 2 là dấu nặng (.) và chi cần chuẩn hóa vùng liên thông I về kích thước chuấn 16x16. Ngược lại: Tách ảnh thành 2 phần: phần chừ và phần phần dấu. Chuấn hóa phần chữ về kích thước chuẩn 16x16 và phần dấu về kích thước chuẩn 8x8(hình 2.

- Nếu ánh có 3 vùng liên thông: Nấu S(3) = Min{ S(i)} thì dấu của phần liên thông này là dấu nặngC). Do đó chi cần chuẩn hóa thành phan liên thông 1 về kích thước chuẩn 8x8 và thành và thành phần liên thông 2 về kích thước chuẩn 16x16. Ngược lại: Tách ảnh thành 3 phần từ các vùng liên thông. Chuản hóa vùng liên thông 1 và 2 về kích thước chuân 8x8 và chuan hóa vùng liên thông 3 về kích thước chuẩn 16xl6(Hình 2.

Chuẩn hóa kích thước ảnh Việc chuấn hóa kích thước ảnh dựa trên việc xác định trọng tâm ảnh, sau đó xác định khoảng cách lớn nhất tử tâm ănh với các cạnh trên, dưới, trái, phải của hình chữ nhậ( bao quanh ảnh. Thông qua khoảng cách lớn nhất có thể xác định được tỷ lệ co, giằn này. Như vậy thuật toán chuẩn hóa kích thước ảnh luôn đảm báo được tính cân bằng khi co giãn, ánh sẽ không bị biến dạng hoặc bị lệch. Làm tron biên chữ Do chất lượng quét ảnh quá xấu, các đường biên của chữ không còn giữ được dáng điệu trơn tru ban đầu mà hình thành các đường răng cưa giá tạo trong các trường hợp này phải dùng thuật toán làm trơn biên đế khắc phục[l ][2].5 (a) ành gốc (b) ành sau khi được làm biên trơn 9 Làm đầy chữ Chức năng này áp dụng với các kí tự bị đút nét ngầu nhiên, ánh đứt nét gây khó khăn cho việc tách chữ.

dễ bị nhầm 2 phần liên thông của kí tự thành hai kí tự riêng biệt nên tạo sai lầm trong quá trình nhận dạng. Làm mảnh chữ Đây là bước quan trọng nhằm phát hiện khung xương cùa kí tự bang cách loại bò dần các điểm bên ngoài cùa các nét. Tuy nhiên quá trình làm mành rất nhạy cảm với việc khử nhiễu. Thuật toán để làm mành đó là thuật toán tìm xương.

Điều chỉnh dộ nghiêng của văn bán Do tài liệu quét không cấn thận các dòng chừ bị lệch chuấn 1 góc a điều này gây khó khăn cho công đoạn tách chữ, đôi khi không thể tách được. Tóm lại trường hợp đó phài tính lại tọa độ điểm ảnh của các chừ bị sai lệch.viện Viên Đại hoc Mớ Ha Nội , Ậ,. ,, Có thê dùng kỹ thuật điêu chỉnh độ nghiêng. Kĩ thuật phô biên nhât dựa trên biểu đồ chiếu cùa ánh tài liệu Ngoài ra ta có thể sử dụng kĩ thuật biến đồi dựa trên cơ sở Hough.

Thuật toán xử lý ảnh Trong mấy thập kỳ gần đây xử lý ánh được nghiên cứu mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng thực tế. Như trong y học xử lý ảnh được dùng đe phát hiện và nhận dạng khối u. cài thiện ânh X quang, nhận dạng đường biên mạch máu từ ảnh chụp bang tia X. Trong truyền thông và trong nghiên cứu vũ trụ xứ lý ảnh được dùng đế phân tích ảnh cùa những hành tinh, thiên hà thu được từ tàu vũ trụ hay kính thiên văn.