基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh

欢迎大家关注我的微信公众号:FPGA开源工作室     基于FPGA的数字识别的实现二 作者:lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法 通常,针对印刷体数字识别使用的算法有:基于模版匹配的识别方法.基于BP 神经网络的识别方法.基于数字特征的识别方法等.下文将对这几种算法进行讨论以及比较.   1>模版匹配法    模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的所有数字进行模版构建,之后将图像中的数字与所有的数字模版一一进行比较,计算出图像中数字与每个模版

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

基于Java简单的人脸和人眼识别程序 使用这个程序之前必须先安装配置OpenCV详细教程见:https://www.cnblogs.com/prodigal-son/p/12768948.html 注意: D:/1-NCVT/1.2/1.JavaProgramming/OpenCV/opencv/*前面这部分地址是看你存放的位置决定的*/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml/*后面的地址不变固定在这个地方*/ pack

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算

Blog:https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/89312429(Verification_Code_Identification) 步骤: (1)获取批量验证码图片(利用某高校登录页面的验证码图片) (2)为验证码图片做信息标注(手动标记,要确保百分百正确) (3)利用Tesseract-OCR对验证码图片进行识别并测试识别效果 一.爬取某高校页面的验证码图片100张 打开网址:http://jwxt.qlu.edu.cn/veri

开始了OpenCV的试水工作了... 1.Get ready 在OpenCV中我们会使用函数cv::CascadeClassifier 来进行人脸检测.但是在使用本函数之前我们需要添加一个XML文件对该函数进行训练.最后用一个小红色方块将人脸表示出来 (当然Apple自带的函数也是可以进行人脸检测(CIDetector )的,但是CascadeClassifier除了人脸检测还可以检测各种其他部位,超强大有木有--) 2.如何实现 我们将用一下四步来实现人脸检测的过程. #添加XML文件到工程中

想获得所有的代码,请下载(来自我的CSDN): https://download.csdn.net/download/qq_40875849/11292912 主函数: from recognition import recognition from training import training from datasets import datasets from delFile import del_file def main(): facedict = {} cur_path = r'.

1. 解析opencv自带人脸识别源码(……/opencv-3.1.0/samples/cpp/facedetect.cpp) @ 操作系统:Ubuntu 15.04 OpenCV版本:3.1.0 #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream> using

现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别

Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务,要做数字识别,我分配到的任务是把数字一个个的分开:当时一脸懵逼,直接百度java如何分割图片中的数字,然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作:尝试着做了一下,做到灰度化,和二值化就做不下去了:然后几乎就没有啥java的资料了,最多的好像都是c++,惹不起.惹不起...... 我也想尝试着用c++做一下,百度到了c++基于opencv来做图像识别的:但是要下vs啊,十几个g呢,我内存这么小,配置这么麻烦,而且vs

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统

初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[