相信很多人手机里都装了个"扫描全能王"APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似"全能扫描王"扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第

相信很多人手机里都装了个“扫描全能王”APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似“全能扫描王”扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第二第三点都非常简单,那么制作这

Web目录全能扫描工具DirBuster   Kali Linux提供的目录扫描工具DirBuster支持全部的Web目录扫描方式.它既支持网页爬虫方式扫描,也支持基于字典暴力扫描,还支持纯暴力扫描.该工具使用Java语言编写,提供命令行(Headless)和图形界面(GUI)两种模式.其中,图形界面模式功能更为强大.用户不仅可以指定纯暴力扫描的字符规则,还可以设置以URL模糊方式构建网页路径.同时,用户还对网页解析方式进行各种定制,提高网址解析效率.

手机中有全能扫描王,但PC端没有.所以需要另外找. 发现微软的oneNode有提供类似的功能. 第一步.下载Microsoft OneNode http://www.onenote.com/download/ 第二步.打开OneNote,插入需要转换的图片.然后右键选择“复制图片中的文本” 或者  “可选文字” 第三步.获取结果,但文本与文本之间可能有空格,这个自行解决. 譬如用编辑器正则替换,\s 替换为空即可 为 什 么 直 到 今 天 , 意 志 力 仍 然 很 重 要 让 我 们 回 到

一.本节知识预览 1.  怎样遍历图像的每一个像素点? 2.  opencv图像矩阵怎么被存储的? 3.  怎样衡量我们算法的性能? 4.  什么是查表,为什么要使用它们? 二.什么是查表,为什么要使用它们? 假设一张三通道RGB图像,每个像素通道有256种不同颜色取值,那么一个像素点可能有256*256*256(1600多万)种可能颜色取值,这对于实际计算来说,开销是相当大的.而实际计算中,只需要少量的颜色值就能达到相同的效果.常用的一种方法是进行颜色空间缩减.用如下方法,我们可以将颜色空间取

前言 无论是在工作还是日常生活中,我们都会经常遇到,需要将一些纸质资料上的文字内容变成电子文档进行编辑.这个时候就需要拥有一款好用的手机扫描+OCR文字识别功能的应用了. 随着人工智能的兴起,我们都在追求让工作更简单化,而OCR识别技术的广泛应用也让从事文字工作的人更加轻松. 众所周知,OCR识别是扫描软件最核心的技术,那什么是OCR?引用维基百科的概念,OCR即是光学字符识别(Optical Character Recognition),是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面

转自:OpenCV如何扫描图像.利用查找表和计时 测试代码:opencv\samples\cpp\tutorial_code\core\how_to_scan_images 测试函数耗时 cv::getTickCount() the number of clock cycle cv::getTickFrequency() the number of cycles per seconds double t = (double)getTickCount(); // 做点什么 ... t = ((do

使用OpenCv+Arduino实现挂机自动打怪 最近在玩某网游,练级十分枯燥和缓慢,就是挂机刷刷刷,所以研究一下自动化,找了个可以原地挂机刷怪的职业,然后用OpenCv检测技能冷却,冷却好了通过串口通知Arduino按下模拟键盘按键释放技能 大概流程如下: OpenCv定时扫描屏幕->对技能区域截图->对比预设图判断技能冷却->按键事件加入队列 消费队列->取出按键事件->通过串口通知Arduino按下按键释放技能 OpenCv代码 截图部分 public static v

http://www.shouce.ren/post/d/id/112300    黑客攻防实战入门与提高.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112299    黑客入门新手特训.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112298    黑客与设计-剖析设计之美的秘密(彩印).pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112297    鸟哥的LINUX私房菜:服务器架设篇 (第二版).pdfhttp

需求: 将多张手机照片合并成一个PDF,并于另一个成型PDF合并 过程: 使用全能扫描王处理一遍,拆剪掉多余部分,并提高亮度增加文字对比度 合并: 使用Faststone Capture合并图片即可.(注意需要调整成A4纸,以及设置成纵向纸张) 操作:点击 最左边的设置按钮-->选 将图片合并成PDF文件--> 将需要合并的图片拖入其中--> 点击 合并PDF即可 合并两个PDF,使用PDF合并工具 PDFBinder,合并即可

早就在用camscanner(扫描全能王)这个软件,感觉很不错. 主要功能: 1.页面截取校正 2.增强处理(灰度与颜色) 刚好最近工作与此相关,静心做点仿真,看看其中的操作原理,也做个demo玩玩. 关于页面的校正,网上有人做了一些介绍和仿真,大体就是边缘,直线检测,交点,homography求取,最后warp变换.这个后面有时间在看看. 我比较感兴趣它的增强处理,特别是(magic color)的处理,感觉很不错,查了些资料没有看到合适的,其中opencv 中的adaptiveThresho

目的 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 颜色空间缩减.具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数.例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10. 计算公式: Lnew = (Lold / 10) * 10 如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话,是比较费时的,因为有大量的乘除操作. 这个时候我们的查找表就派上用场了,提前把值计算好,然后要用的时候,直接赋值即可.

目的 我们将探索以下问题的答案: 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法.如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值.但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种).用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响.其实有时候,仅用这些颜色的一小部分,就足以达到同样效果. 这种情

说明 1.先安装1(安装完不要打开),再安装2,然后打开2,参考下图: 2.不要登录扫描全能王账号,否则会导致失败! 3.激活完成后可以卸载2 下载地址 城通网盘 蓝奏云(仅含1) 百度网盘 另外口袋扫描仪用起来也不错.

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域

一.定位和变换票据 定位照片中的不规范票据或矩形文本,并将其变换为正规矩形,以供OCR识别. # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import cv2 as cv import numpy as np def show_img(img, win_name): cv.imshow(win_name, img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() def image_process(img_path): # 读

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); void ccl_stats_demo(Mat& image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/20200215213837.png"); if

1.AndroidStudio环境配置 https://www.cnblogs.com/little-monkey/p/7162340.html

转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓

一:课程介绍 1.1:学习目标 学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配. 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来 1.2:什么是模板匹配? 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似(匹配)部分的技术. 1.3:案例展示 输入有两幅图像一副是 template.jpg 另一幅是 original.jpg .匹配完成的