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 */

简介 图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是: 1.灰度处理&二值化 2.降噪 3.字符分割 4.标准化 5.识别 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只留下需要识别的字符,让图片变成2进制点阵,方便代入模型训练. 8邻域降噪 8邻域降噪 的前提是将图片灰度化,即将彩色图像转化为灰度图像.以RGN色彩空间为例,彩色图像中每个像素的颜色由R .G.B三个分量决定,每个分量由0到255种取值,这个一个像素点可以

工程下载地址https://download.csdn.net/download/qq_16596909/11503962 程序运行后,同样会把图片存放在以下路径 首先来看一下原图 二值化后,可以把这些颜色都去掉 噪点还是非常多的,不太利于识别 所以还需要降噪 至于什么连通域 水波填充,网上没有opencv+java的案例 所以采用8邻域降噪 可以看到效果还可以,把单个像素的噪点都消除了 还有大块的噪点无法解决 这种,计算连通域然后再消除,应该没问题 不过目前还不会 看代码 首先需要去边框 pr

什么是验证码 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computersand Humans Apart” (全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写, 是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序.可以防止:恶意破解密码.刷票.论坛灌水, 有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试. 这个问题可以由计算机生成并评判,但是必须只有人类才能解答.由于计算机无法解答CAPTCHA的问

工程下载 https://download.csdn.net/download/qq_16596909/11505994 比较适合与验证码的处理,毕竟八邻域降噪不能消除比较大的噪点,为了尽量减少噪点对后续识别精度产生负面影响, 最好还是把文字拆分为单个的字符图像,然后再去识别,精度会更高一些 垂直投影和水平投影结合起来分割,可以做到截取最小的分辨率,减少干扰 垂直投影 private org.opencv.core.Mat projectionVerticality(org.opencv.cor

项目概况: 有一个PDF文件,里面的每页都是一张发票,把每页的发票单独存为一个PDF并用该发票的的发票号码进行文件的命名,发票号码需要OCR识别,即识别下图中红色方块的内容. 一:拆分PDF 现有一个PDF文件,里面有很多张发票图片,每张发票占一页 我们先把这整个PDF拆分为单独的PDF 使用PyPDF2这个包 代码如下,基本上每句都写了注释 from PyPDF2 import PdfFileWriter,PdfFileReader def test1(file_path,folder_pat

最近在导入某站数据(正经需求),看到他们的登录需要验证码, 本来并不想折腾的,然而Cookie有效期只有一天. 已经收到了几次夜间报警推送之后,实在忍不住. 得嘞,还是得研究下模拟登录. 于是,秃头了两个小时gang出来了. 预警 二值化.普通降噪.8邻域降噪 tesseract.tesserocr.PIL 如果都了解这些东西,这文章就不用看了,直接跳到参考文献咯. 代码地址:https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr 开始搞事 批量下载

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

下载javacv-1.2-bin.zip https://github.com/bytedeco/javacv 解压 在Eclipse项目 Referenced Libraries 中 Add External JARs... javacv.jar javacpp.jar opencv.jar 以下为简单示例程序: import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs.IMREAD_COLOR; import static org.bytedec

在图像处理中,通过当前位置的邻域像素计算新的像素值是很常见的操作.当邻域包含图像的上几行和下几行时,就需要同时扫描图像的若干行,这就是图像的邻域操作了.至于模板操作是实现空间滤波的基础,通常是使用一个模板(一个的矩形)滑过整幅图像产生新的像素.下面介绍通过使用OpenCV2实现Laplace算子锐化图像,来介绍OpenCV2中对邻域和模板的操作. 锐化处理主要的目的是突出灰度的过渡部分,通常由微分来定义和实现锐化算子的各种方法.Laplace算子是最贱的各向同性微分算子,常用的Laplace模板

调用摄像头并拍张照片,我一开始用的java的jmf媒体框架,但这个有很多的局限性不好使并且很有麻烦,兜了一圈发现javacv东西,研究之后这东西简单,方便:废话不多说了来重点. javacv官网:点击打开链接 当时查到了的资料http://blog.csdn.net/haoba1987/article/details/8175390这编文章也能实现,但这个比较麻烦我的更简单方便,可以先去看看. 这篇说到要文章下载opencv2.4.2配置环境操作的事情.opencv-2.4.8-windows-

起源:PCA.特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像.语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战. 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效.数据挖掘?已然挖不出有用的东西. 为了解决高维度的问题,出现的线性学习的PCA降维方法,PCA的数学理论确实无懈可击,但是却只对线性数据效果比较好. 于是,寻求简单的.自动的.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然

void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels);  //  简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

文章主要介绍噪声消除,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help -------------------------------------------- RTC中声音处理是个很麻烦的事,难点很多,回声,噪声,啸声,增益,等等,其实从中国潜艇噪声那么大就可看出这东西确实不好处理. 这些年我也被这些问题搞得烦死了,特别是android上面的,当然折腾过程中也发现了很多被大家误解的现象: 1.只有qq和微信语音

看到之前有248位小伙伴看我写的水文还是比较受鼓舞的,所以决定把这个细写一下: 就是javacv怎么实际应用一下: 其实无外乎导包,写测试代码. 这样 那我们先导包儿. javacv-1.2-bin(jar包的下载在这里:找一样名字的就行:http://www.cnblogs.com/letben/p/5662619.html) 他好像可以去git上下载,我忘记了 下载地址了,所以 去找找吧. 然后解压缩F:\jarPackage\opencv\javacv-1.2-bin\javacv-bin

(看到有很多同学都来看这篇文章,说明可能是有必要的,然后这个写的比较水,所以 如果求干货的话,请移步: http://www.cnblogs.com/letben/p/5885799.html 但是 要在这个里面下载那个169Mb的jar包. ) 也不能算是突发奇想,但是,eclipse 的确可以跑 opencv的类库.下面是跑动的一些背景: https://github.com/bytedeco/javacv#manual-installation javacv 介绍: javacv使用来自j

降噪自动编码器是经典的自动编码器的一种扩展,它最初被当作深度网络的一个模块使用 [Vincent08].这篇指南中,我们首先也简单的讨论一下自动编码器. 自动编码器 文献[Bengio09] 给出了自动编码器的一个简介.在编码过程,它可以把输入$\mathbf{x} \in [0,1]^d$映射到一个隐式表达$\mathbf{y} \in [0,1]^{d'}$.映射关系定义如下: $$\mathbf{y} = s(\mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{b})$$ 其中,

mac上安装opencv 1. 去 http://opencv.org 下载最新版OpenCV for Linux/Mac源文件,目前版本是2.4.3.下载后解压.2. 去 http://www.cmake.org 下载最新版cmake,.dmg文件,目前版本是2.8.10.2.下载后安装.3. 接下来开始安装opencv    开一个终端,进入opencv解压缩的目录,如cd 然后把文件夹拽进去.    mkdir release    cd ./release    cmake -D CMA