opencv自带一个字符识别的例子,它的重点不是OCR字符识别,而主要是演示机器学习的应用.它应用的是UCI提供的字符数据(特征数据). DAMILES在网上发布了一个应用OpenCV进行OCR的例子, http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/. 这些例子都只能用于学习OpenCV或熟悉OCR的简单流程,因为它们与当前比较专业的OCR引擎的识别率相去甚远. 这里写下OpenCV下OCR的流程: 1. 特征提取 2. 训练 3. 识别

原文 OpenCV实现KNN算法 K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值.这种方法有时候被称作"基于样本的学习",即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量. class CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类 { public: CvKNearest();//无参构造函数 virtual ~

大家好,我是从事图像识别的pc端车牌识别朱凯茵,多多交流OCR算法,不限于车牌识别等,技术需要突破,你我成就梦想.

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

java 在centos6.5+eclipse环境下调用opencv实现sift算法,代码如下: import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public class ExtractSIFT{ public static

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作,看的眼花手脚抽筋.也是醉了!!!!实在看不下去,来点干货.我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库,这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作.但实际用起来的时候还不是那么简单.下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析,并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍. OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下: 读取图片->特征点检测(位置,角度,层)->特征点描述的提取

http://blog.csdn.net/c80486/article/details/52499919 系列文章: 用OpenCV实现Photoshop算法(一): 图像旋转 用OpenCV实现Photoshop算法(二): 图像剪切 用OpenCV实现Photoshop算法(三): 曲线调整 用OpenCV实现Photoshop算法(四): 色阶调整 用OpenCV实现Photoshop算法(五): 亮度对比度调整 用OpenCV实现Photoshop算法(六): 变为黑白图像 用OpenC

结合OpenCV中Camshitf算法学习,做一些简单的补充,包括: 实现全自动跟随的一种方法 参考opencv中的相关demo,可以截取目标物体的图片,由此预先计算出其色彩投影图,用于实际的目标跟随. Mat hsv,mask,hue,hist; cvtColor( cut_image, hsv, CV_BGR2HSV );//cut_image为提前截取的目标图片 inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ),

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

Background. AOI software needs to use the OCR feature to recognize the texts on the chips. Because our vision software is based on OpenCV, so the first choice is text module in opencv_contrib. Procedures. 1. OCR module is not in standard OpenCV packa

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯滤波,中值滤波以及双边滤波,前三种为线性滤波算法,后两种为非线性滤波算法,接下来分别对这五种滤波方式进行讲解和演示 一.方框滤波 首先,线性滤波算法必须知道的概念叫做邻域算子,是指利用一张图片中给点的像素点的周

OpenCV是跨平台的强大的计算机视觉识别和图像处理的开源库,可以利用他来实现:模式识别.构建神经网络.深度学习,总之用途多多,入门级就先做一下图像处理吧! 基本的图像处理算法(图像灰阶化.二值化.仿射变换.缩放变换以及各种插值方法)在百度或者谷歌上就能随便找到算法,但是我想找到一种可以进行局部球状或者弧形状梯级式变形,找了很久没有,嗯....关键问题还是得靠自己 问题分析: 如果我要实现想现实中如下的变形,应该怎么办?(本人文化很低,不懂得这种叫什么现象,暂且叫:弧形变形吧) 嗯,通过观察一下

讨论帖: http://bbs.csdn.net/topics/391542633 在Matlab下,使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作,感觉这是一个极为常用的方法,然而不知道为什么Opencv里面却没有集成这个函数.在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法,大部分使用轮廓查找方法去做的,但对于这种方法,总感觉不是特别好.之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法,所以想着手重新写一个.这里借鉴了冈萨雷斯书上的集合运算方法(并不完全一样)     大致思路如下:     0, 

种子点的标记没有太搞懂,这个算法的速度还是很快的 // watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think about using a morphologi

今天上午,结合OpenCV自带的camshitf例程,简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解,现总结如下: 1:关于HSV H指hue(色相).S指saturation(饱和度).V指value(色调). 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色名称,如红色.黄色等: 饱和度(S)是指色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值: 明度(V)取0-100%. RGB 和 CMYK 分别是加法原色和减法原色模型,以原色组合的方式定义颜色,而 HSV 以人类更熟悉的方

这几天在看opencl编程指南.照着书中的样例实现了sobel算法: 1.结合opencv读取图像,保存到缓冲区中. 2.编写和编译内核.并保存显示处理后的结果. 内核: const sampler_t sampler = CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE | CLK_FILTER_NEAREST; kernel void sobel_rgb(read_only image2d_t src,write_only image2d_t dst) { int x = (int)get

彩色相机内部有三个CCD电子耦合元件,分别用来感受红绿蓝三中颜色的光线,默认情况下,三个颜色的感光电路信号的放大比例是1:1:1的.在理想的拍摄环境下,纯白色的RGB分量按照1:1:1的比例放大之后,得到的是没有偏色的白色,当在非理想的环境光条件下,白色成像出来的效果会偏向环境光的颜色,而不是纯白色. 相机的自动白平衡就是要通过改变RGB感光电路信号的放大比例,让受环境光影响的白色还原成纯白色,保证在各种光线条件下,成像色彩跟物体真实的色彩保持一致. 常用的一种自动白平衡算法是灰度世界法,它假设

摘要 在机器视觉中,对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜,这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来,方便下一步的布局分析与文字识别,这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果. 本次实战,对于图像的矫正使用了两种矫正思路: 针对边缘比较明显的图像,使用基于轮廓提取的矫正算法. 针对边缘不明显,但是排列整齐的文本图像,使用了基于霍夫直线探测的矫正算法. 基于轮廓提取的矫正算法 整体思路: 图片灰度化,二值化 检测轮廓,并筛选出目标轮廓(通过横纵比或面积去除干扰轮廓) 获取

KNN近邻分类法(k-Nearest Neighbor)是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一. 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值.这种方法有时候被称作“基于样本的学习”,即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量. 简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本,然后看这K个样本中哪个类别的样本多,则待判定的值(或说抽样)就属于这个类别. 有两类不同的样本数据,分别用蓝色