平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake 待解决!!!Issue说明:最近做一些字符识别的事情,想试一下opencv_contrib里的Text(自然场景图像中的文本检测与识别)模块. 原因: 解决办法: 目录: 一.下载地址汇总(OpenCV+OpenCV_contrib+CMake)二.中间遇到的Issue汇总三.主要参考链接 1)Win10+VS2017编译opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0来调用text模块——ht

       自然场景文本检测是图像处理的核心模块,也是一直想要接触的一个方面. 刚好看到国内的旷视今年在CVPR2017的一篇文章:EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector.而且有开放的代码,学习和测试了下. 题目说的是比较高效,它的高效主要体现在对一些过程的消除,其架构就是下图中对应的E部分,跟上面的比起来的确少了比较多的过程.这与去年经典的CTPN架构类似.不过CTPN只支持水平方向,而EAST在论文中指出是可以支持多方向文本的

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

任意角度的场景文本检测论文思路总结共同点:重新添加分支的创新更突出场景文本检测基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法: r2cnn(类别分支,水平分支,倾斜分支) rrpn(旋转rpn) textbox(ssd) textbox++ sstd(tcm改进前身) rtn ctpn(微分) 基于分割和回归的混合方法: spcnet

Blog:https://blog.csdn.net/linchuhai/article/details/84677249 GitHub:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 自然场景文本检测 自然场景文字是图像高层语义的一种重要载体,自然场景文本检测是图像处理的核心模块,近年来ICDAR的历界比赛成绩不断提升: Result:http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=evaluation&task=1&gtv=1

CVPR2020论文解读:OCR场景文本识别 ABCNet:  Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network∗ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10200.pdf 摘要 场景文本的检测与识别越来越受到人们的关注.现有的方法大致可以分为两类:基于字符的方法和基于分割的方法.这些方法要么代价高昂,要么需要维护复杂的管道,这通常不适合实时应用.在这里,我们提出了自适应贝塞尔曲线网络(AB

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它

Introduction: 应用背景:是盲人辅助系统,城市环境中的机器导航等计算机视觉系统应用的重要一步.获取文本能够为许多视觉任务提供上下文的线索,并且,图像检索算法的性能很大部分都依赖于对应的文本检测模块. 意义:传统的OCR应用于扫描文本,所以其依赖于把文本从背景像素中正确分离.这对于扫描文本来说是很简单的,但是自然图像由于存在色彩噪声,模糊,遮挡,很难将文本从背景中分离. 文章提出的方法:文本有着固定的笔画宽度,利用这一特性就够从背景中将其恢复.首先求图像的笔画宽度变换即每个像素都分配了

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字

1. 从赛马说起 0x1:赛马问题场景介绍 假设在一场赛马中有m匹马参赛,令第i匹参赛马获胜的概率为pi,如果第i匹马获胜,那么机会收益为oi比1,即在第i匹马上每投资一美元,如果赢了,会得到oi美元的收益,如果输了,那么回报为0. 有两种流行的马票: a兑1(a-for-1):开赛前购买的马票,马民赛马前用一美元购买一张机会收益为a美元的马票,一旦马票对应的马在比赛中赢了,那么他持有的那只马票在赛后兑换a美元,否则,他的马票分文不值. b兑1(b-to-1):赛后交割的马票,机会收益为b:1,

本文将继续讲述图像处理算法的FPGA实现,后续可能更新图像旋转(1080P).画中画.快速DCT等算法.视频场景切换检测常用于视频编解码领域,我选用的算法是双阈值灰度直方图检测法,起初在MATLAB上实现并测出最佳双阈值,然后将其转换为verilog代码,最终在XILINX K7开发板上实现视频场景切换检测的效果. 双阈值灰度直方图算法,顾名思义是采用两个灰度阈值来判断视频场景的切换.其中一个是渐变阈值T1,表明视频场景可能发生改变:另一个是突变阈值T2,表示阈值已经发生改变.当相邻帧灰度直方图

opencv从txt文本读取像素点并显示 文本储存格式为每行一个像素点,排列为RGB.每帧图像的帧头为65535.  如下图所示 废话不多说,代码如下: // #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <fstream> #include <string> #include <WINSOCK2.H> #include <STDIO.H> #define MAX

前段时间看的OpenCV,其实有很多的例子程序,参考代码值得我们学习,对图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征有一定了解后. 对本文中的例子程序刚开始没有调通,今晚上调通了,试了试效果还可以,还需要深入理解.值得大家动手试试,还是很有成就感的,虽然是现成的例子....... 环境:OpenCV3.1+VS2013+WIN10 复制代码/*! * \file Capture.cpp * * \author ranjiewen * \date 十一月 2016 * * http:

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测 摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 人脸识别 系统截图 本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.

OpenCV 可以使用光流法检测物体运动,贴上代码以及效果. // opticalflow.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // Example 10-1. Pyramid Lucas-Kanade optical flow code // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这里. 训练数据处理 我们的训练选择天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集,天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测(人脸识别).人脸检测可以说是学术界的宠儿,在不少EI,SCI高级别论文都能看到它的身影.甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测.当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注,很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售. 在OpenCV中,人脸检测也是其热门应用之一.在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的原理——通过Haar特征来识别是否为人脸.Haar特征检测原理与Haar特征分类器的训练放到下一篇<[OpenCV

参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37363942 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34757009 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 [ Faster RCNN 非常详尽] 对于理解RNN/LSTM首先推荐阅读以下2篇文章,里面有详细的公式推导: 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 简介 文章基本信息 论文题目:Detecting