1.一种识别投影仪品牌和型号的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：采集投影仪品牌和型号所处区域的图像；

步骤S2：对采集的图像进行预处理，提取得到候选目标区域；

步骤S3：采用目标区域筛选策略对候选目标区域进行筛选，得到目标区域；

步骤S4：根据得到的目标区域，采用OCR技术对目标区域内的字符进行识别，得到目标区域的字符串；

步骤S5：将识别出来的目标区域字符串与品牌和型号数据库中的字符串数据进行匹配，得到品牌和型号的匹配结果；

所述步骤S2具体为：

步骤S21：对采集的图像进行图像灰度化处理，得到灰度图像；

步骤S22：对灰度图像进行图像梯度计算，得到梯度图像；

步骤S23：采用形态学运算，消除梯度图像中小的候选目标区域和毛刺，断开不符合预设的候选目标区域连接，平滑候选目标区域，得到平滑后的梯度图像；

步骤S24：对平滑后的梯度图像进行图像二值化处理，得到候选目标区域；

所述区域筛选策略具体为：

步骤S31：假定候选文本区域有k个，计算每个候选文本区域i，1≤i≤k的最小外接矩形Recti的几何属性，包括高度Hi、长度Wi、长宽比Ri、面积Areai、面积占比Areai＝Wi*Hi    (8)其中，A代表整幅图像的面积即图像的像素总数；

步骤S32：利用公式(9)对候选目标区域进行筛选，获取目标区域集合Set＝{Seti}：其中，参数α表示面积占比限制条件，用于过滤面积较小的噪声区域；

参数β表示长宽比限制条件，用于限制文本区域的长宽比；

所述形态学运算具体为：

步骤S231：构造矩形结构元素E：

式中，H代表图像矩阵的行数，m和n分别代表结构元素E矩阵的行数和列数；

步骤S232：利用结构元素E对梯度图像执行闭运算，填充候选目标区域的内部孔洞和凹角点，将邻近的候选目标区域连接起来；

步骤S233：执行开运算，消除小的候选目标区域和毛刺，断开不符合预设候选目标区域连接，平滑候选目标区域，得到平滑后的梯度图像，记为

2.根据权利要求1所述的一种识别投影仪品牌和型号的方法，其特征在于：所述图像灰度化处理具体为：根据Matlab中Image Processing Toolbox提供的NTSC转化公式，即通过公式(1)将采集的图像I转化为灰度图像IgrayIgray＝0.299R+0.587G+0.114B    (1)其中，R、G、B分别代表图像的红色、绿色和蓝色分量。

3.根据权利要求1所述的一种识别投影仪品牌和型号的方法，其特征在于：所述图像梯度计算具体为：采用X方向和Y方向Sobel算子对灰度图像分别进行滤波，以计算两个方向上的图像梯度，其中，X方向和Y方向Sobel算子如公式(2)所示然后，按公式(3)计算图像的近似梯度

G(i，j)＝Ω(i，j)*SX+Ω(i，j)*SY    (3)其中，Ω(i，j)表示以像素点(i，j)为中心的3×3局部图像窗口，G(i，j)代表图像梯度计算结果中像素点(i，j)处的值。

4.根据权利要求1所述的一种识别投影仪品牌和型号的方法，其特征在于：所述图像二值化具体为：根据平滑后的梯度图像，执行如下的图像阈值分割，得到图像的二值化结果：其中，

在公式(5)中，表示形态学处理后的梯度图像，T是经典的阈值分割算法Otsu确定的最优分割阈值。

5.根据权利要求1所述的一种识别投影仪品牌和型号的方法，其特征在于：采用Tesseract-OCR引擎进行字符识别。