本发明属于音乐信息学，具体涉及一种ocr识别乐谱的方法与装置。
背景技术：
1、随着数字化技术的发展，乐谱的数字化存储和处理变得越来越重要。乐谱不仅包含音符信息，还包括节奏、动态、指法和其他音乐表现形式，这使得乐谱的识别远比普通文本复杂。传统的光学字符识别(ocr)技术主要针对文本内容，对于复杂的乐谱结构和元素，其识别效果并不理想。
2、为了实现乐谱的自动化识别和转录，需要一种专门针对乐谱的ocr技术。这种技术应该能够准确地识别乐谱中的各种元素，如音符、和弦、节奏线等，并将其转化为数字格式，以便于存储、编辑和分享。
3、然而，现有ocr技术主要是针对通用域的,这些ocr方法大都通过识别图像中的字符来将图像解析为结构化数据，而乐谱(简谱、吉他谱)中除了由数字、字母构成的旋律外还有由小节线构成的歌曲段落,节奏线构成的旋律节奏,以及字母出现的不同位置所代表的和声在歌曲结构中的位置信息,以上这些信息都是使用现有方法无法获取到的。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供一种ocr识别乐谱的方法与装置，可以有效解决背景技术中所涉及的问题。
2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
3、一种ocr识别乐谱的方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：图像预处理；
5、步骤s2：字符分割；
6、步骤s3：字符分割分类；
7、步骤s4：字符识别。
8、进一步的，在步骤s1中，所述图像预处理包括：
9、a)对输入图像进行水平校正；
10、b)对输入图像进行去噪、滤波、二值化。
11、进一步的，所述对输入图像进行水平校正包括：
12、a)对图像进行去噪；
13、b)对线条进行膨胀；
14、c)使用霍夫变换进行直线检测；
15、d)基于规则筛选检测到的直线；
16、e)计算图像的倾斜角度；
17、f)对图像进行倾斜校正。
18、进一步的，所述对输入图像进行去噪、滤波、二值化包括：
19、a)对图像进行形态学变换；
20、b)图像灰度化；
21、c)计算图像统计特征；
22、d)图像去噪(基于统计特征去噪、高斯去噪、图像像素相关性的去噪)；
23、e)图像滤波；
24、f)图像二值化；
25、g)图像形态学变换。
26、进一步的，在步骤s2中，所述字符分割包括：
27、a)图像转换为y轴的1维向量；
28、b)基于该向量对图像进行y轴上的图像分割；
29、c)基于边缘检测算法进行字符边缘检测。
30、进一步的，在步骤s3中，所述字符分割分类包括：a)找到谱子中的tab线；
31、b)对旋律字符分割框的粗分类；
32、c)计算旋律字符分割框的特征；
33、d)基于聚类算法进行精分类；
34、e)识别歌词位置；
35、f)计算节奏线位置；
36、g)识别指板位置；
37、h)识别和弦分割框。
38、进一步的，在步骤s4中，所述字符识别包括：
39、a)基于神经网络识别简谱数字；
40、b)基于神经网络识别和弦名称；
41、c)识别节奏线的具体节奏；
42、d)识别小节线；
43、e)基于分割框坐标对齐和弦、旋律；
44、f)以文本方式返回识别的旋律和和声。
45、一种ocr识别乐谱的装置，包括以下模块：
46、图像输入模块：此模块负责接收用户输入的乐谱图像，用户可以通过此模块上传或输入他们希望识别的乐谱图像；
47、图像预处理模块：在图像被识别之前，首先要进行预处理，包括去噪、滤波、二值化等步骤，这些步骤有助于改进图像的质量，为图像的进一步处理做好准备；
48、字符分割模块：此模块基于边缘检测和其他算法对乐谱图像进行字符分割，这样，每一个音符、数字或符号都可以单独被识别；
49、字符识别模块：这是装置的核心模块，利用神经网络技术，此模块可以对分割出的字符进行识别，判断它是什么音符、数字或符号；
50、结构化数据输出模块：一旦音符、数字和符号被识别，这个模块会将识别的结果转换为xml或json格式的结构化数据，方便后续的处理或分析；
51、用户界面：这是与用户互动的界面，它允许用户上传乐谱图像，设置识别参数，并查看识别结果。
52、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
53、1.专门针对乐谱的设计：与传统的光学字符识别(ocr)技术不同，这个发明专门针对乐谱设计，从而更准确地捕捉和识别乐谱中的特定元素和结构。
54、2.捕捉复杂的音乐信息：除了基本音乐元素，该技术还能识别乐谱中的复杂结构，如小节线、节奏线和和声的位置信息，填补了现有方法在这些方面的空白。
55、3.高度结构化的数据输出：通过转化为数字格式，使乐谱更易于存储、编辑和分享，满足现代数字化时代的需求。
1.一种ocr识别乐谱的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的ocr识别乐谱的方法，其特征在于：在步骤s1中，所述图像预处理包括：
3.根据权利要求2所述的ocr识别乐谱的方法，其特征在于：所述对输入图像进行水平校正包括：
4.根据权利要求2所述的ocr识别乐谱的方法，其特征在于：所述对输入图像进行去噪、滤波、二值化包括：
5.根据权利要求1所述的ocr识别乐谱的方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的ocr识别乐谱的方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的ocr识别乐谱的方法，其特征在于：
8.一种ocr识别乐谱的装置，其特征在于：包括以下模块：