截取图中上方数码管中的数字 基本思路: 1.将图像转化为灰度图 2.截取ROI区域 3.二值化 4.循环遍历每一行和每一列,得到字符的坐标 5.截取并保存 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std; int getColSum(Mat& sr

OCR简介熟悉OCR的人都了解,OCR大致分为两个部分: -文字提取text extractor -文字识别text recognition 其中,第一部分是属于图像处理部分,涉及到图像分割的知识,而第二部分则大多数利用谷歌的Tesseract来进行字符的识别,设计到的东西不多,当然也不难,难的是要能够做到非常准确的识别率,以及它的识别速率. 文字提取这一部分工作是很关键的,因为文字提取的好坏,直接影响到最后的识别结果,相当于预处理部分,是非常重要的,其主要目的是为了分割出文字字符. 主要涉及工

_________________________________________________________________________________________________________________________________ 批处理(dir/a/s/b) 例:某文件夹下有a.b.c.d.e.f.g.h.j的图片和一个文件夹JN,里边包括一张图片john.jpg 我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/b b:仅仅显示当前文件夹下文件名称及文件夹名 a-d:仅仅

前言 OpenCV 3.1之前的版本,在contrib目录下有提供遍历文件的函数,用起来比较方便.但是在最新的OpenCV 3.1版本给去除掉了.为了以后使用方便,这里将OpenCV 2.4.9中相关的函数给提取了出来,适合在Windows 64bits上使用. 不过,笔者在opencv2.4.10版本中并没有找到相关的文件. 实现代码 directory.hpp: #ifndef FBC_CV_DIRECTORY_HPP_ #define FBC_CV_DIRECTORY_HPP_ // re

今天要记录的是树图第二次作业的第二题,Image Patch Extraction.这个概念真的不难懂,但是如果要我实际写的话,还真的不知道要怎么去遍历图像矩阵来提取块.在此要多谢邓大神的热心帮助,告诉了我一个遍历的思路_(:з」∠)_ 一开始我是从原图像矩阵来考虑循环的,也就是两层循环的边界分别是原图像的width和height.这样思考的话,我完全不知道应该如何移动这个patch. 之后思考了从得到的patch列表来考虑,也就两侧循环的边界分别是W-w+1和H-h+1(W是原图像的width

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); if (src.empty()) { printf("could not load image..

注意 opencv 的坐标轴,x 轴向右,和 width 对应,y 轴向下,和 height 对应: 1. MOG2 与 KNN MOG:Mixture of Gaussian import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./data/video/768x576.avi') knn_sub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN() mog2_sub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while

# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _ , frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([150,150,50])#在此调参 upper_red = np.array([180,255,255]) dark_red = np.ui

The Fourier Transform will decompose an image into its sinus and cosines components. In other words, it will transform an image from its spatial domain to its frequency domain. The idea is that any function may be approximated exactly with the sum of

OpenCV中实现图像翻转的函数flip,公式为: 目前fbc_cv库中也实现了flip函数,支持多通道,uchar和float两种数据类型,经测试,与OpenCV3.1结果完全一致. 实现代码flip.hpp: // fbc_cv is free software and uses the same licence as OpenCV // Email: fengbingchun@163.com #ifndef FBC_CV_FLIP_HPP_ #define FBC_CV_FLIP_HPP_

OpenCV中的transpose函数实现图像转置,公式为: 目前fbc_cv库中也实现了transpose函数,支持多通道,uchar和float两种数据类型,经测试,与OpenCV3.1结果完全一致. 实现代码transpose.hpp: // fbc_cv is free software and uses the same licence as OpenCV // Email: fengbingchun@163.com #ifndef FBC_CV_TRANSPOSE_HPP_ #def

threshold algorithm: The simplest image segmentation method. All thresholding algorithms take a source image (src) and a threshold value (thresh) as input and produce an output image (dst) by comparing the pixel value at source pixel( x , y ) to the

1.轮廓提取 src = cv2.imread("***.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,,255,cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.d

a="""dr.GetStr("kh"), dr.GetStr("xm"), dr.GetStr("xh"), dr.GetStr("sfzh"), dr.GetStr("xbdm"), dr.GetStr("bjxx"), dr.GetStr("wyyzdm"), dr.GetStr("hkszd"), dr.Get

介绍   在我们日常上网注册账号以及制作网络爬虫时,经常会遇到奇奇怪怪的验证码,有些容易,有些连人眼都无法辨识.于是,大牛们想到了用深度学习的方法来破解验证码,对于一般的验证码往往能出奇制胜,取得不俗的识别效果.对于利用深度学习方法识别验证码,其预处理就是获取验证码中的单个字符,即字符切割.  本文将通过一个简单的验证码例子,来展示如何利用OpenCV来获取单个字符. 手把手教学   我们所使用的示例验证码如下: 验证码例子   首先我们在OpenCV中以灰度模式读取图片(imagepath为图

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在

这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理. 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选)   目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码   简介 本文记录了对OpenCV示例contours2.cpp的分析. 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/contours2_8cpp-example

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 OpenCV成长之路:直线.轮廓的提取与描述 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) 标签: 车牌

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