https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/63685503 前面我们已经学了一些OpenCV中基本的图片处理的知识,可以拿来做一些小应用.比如怎样从一张图片中,把文字圈出来.这一步骤对OCR(Optical Character Recognition)非常有用,因为一般的OCR引擎只是拿来识别文字,并没有对图片做预处理,因此精度可能会收到图片质量影响. 当然,我们这里只是粗略的查找文字区域,并没有进一步地处理图片.而且对背景复杂,

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

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

写在前面 8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队

一般轮廓提取是通过对图像的梯度进行卷积计算,得到图像边缘(滤波),常用的边缘检测方法有candy.sobel. Laplacian等,再对二值化后的边缘图像进行轮廓计算: 1.Candy算子: cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::blur(grayImg, tempImage, cv::Size(3,3));//先用均值滤波器进行平滑去噪 cv::Canny(tempImage, binaryImg, threshod,thre

8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队员们留下一

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

现在图片文字识别已经很成熟了,比如qq长按图片,点击图片识别就可以识别图片的文字,将不认识的.文字数量大的.或者不能赋值的值进行二次可复制功能. 我们现在就基于百度Ai开放平台进行个人文字识别,demo使用的是C#控制台应用程序,后续有需要的可以嫁接到指定项目中使用,比如提供选择图片,点击识别, 获取返回的值.废话不多说,上干货: 总体为: 注册百度账号api,创建自己的应用: 创建vs控制台应用程序,引入动态链接库: 编写代码调试,效果图查看: 总结. 1.创建百度AI文字识别应用   在百度

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

前言 接着上篇<IOS7下的人脸检測>,我们顺藤摸瓜的学习怎样在IOS7下用openCV的进行人脸识别,实际上非常easy,因为人脸检測部分已经完毕,剩下的无非调用openCV的方法对採集到的人脸样本进行训练,终于得到一个能够预測人脸的模型.可是当中的原理可谓是博大精深,因为快临最近末考试了,没时间去琢磨当中详细的细节,这次就先写个大概的demo,下次更新文章就得到6月20号之后了. 原理: 从OpenCV2.4之后,openCV增加了新的类FaceRecognizer,我们能够使用它便捷地进

OCR的全称是Optical Character Recognition,光学字符识别技术.目前应用于各个领域方向,甚至这些应用就在我们的身边,比如身份证的识别,交通路牌的识别,车牌的自动识别等等.本文就学习一下基于开源软件和大厂服务的文字识别效果. 关于ocr的简介,请参考博客:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9446756.html 刚入门不久,而且还是自己摸着石头过河,所以学的知识深一点,浅一点的,博客里面记录的是自己学习的过程,希望记录自己的学习之路,

演讲嘉宾 | 王晶(华为云人工智能高级算法工程师王晶) 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近期,由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举办.在计算机视觉技术专题,华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了"文字识别服务的技术实践.底层框架及应用场景"的主题演讲. 演讲的第一部分,他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展.第二部分是华为云文字识别服务关键能力.关键技术,以及落地过程中遇到的"坑&

​ 前言: OCR文字识别在目前有着比较好的应用,也出现了很多的文字识别软件,但软件是面向用户的.对于我们技术人员来说,有时难免需要在计算机视觉任务中加入文字识别,如车牌号识别,票据识别等,因此软件对我们是没用的,我们需要自己实现文字识别. 在文字识别方面,主要有两款主流的开源框架Tesseract和EasyOCR.本文讨论了 Tesseract 和 EasyOCR 使用 Python API 之间的主要区别,包括安装.使用示例.准确率和推理速度方面的对比. 使用示例 Tesseract 安装:

关注「WeiyiGeek」点我,点我 设为「特别关注」,每天带你在B站玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 EasyOCR 参考来源 0x01 安装部署 环境依赖 环境安装 方法参数 0x02 实践案例 批量识别行程码图片 0x03 入坑出坑 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 Q: 什么是 EasyOCR ? 描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

今天讲如何通过emgucv中的函数来实现文字识别.总体的过程可以分为以下几步: 1.读取要识别的图片 2.对图片进行灰度变换 3.调用emgu.cv.ocr的类tessract中的recognize方法识别 4.通过getcharact方法读取识别出的字符 5.通过gettext方法返回一个string类型的字符串,包含被识别字符 读取图片的话,有俩种方法,第一种是在新建mat或者image<Tcolor,Tdeep>类的时候直接指定图片路径path 第二种是通过opendialog类通过指定

声明:非原创,转载自互联网,有问题联系博主 1.轮廓的提取 从图片中将目标提取出来,常常用到的是提取目标的轮廓. OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours(), 它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>. 外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的 size代表了轮廓上点的个数.下面我们通过实例来看函数的用法. int main() { Mat image=imread(

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

ABBYY FineReader是一款非常实用的OCR文字识别软件,在使用ABBYY FineReader保存文档时可以选择图像格式和压缩方法,通过图像压缩可以减小文件的大小,图像压缩方法视压缩率和数据损失而异,选择压缩方法的因素有两个:生成的图像质量和文件大小.今天主要给大家讲讲ABBYY FineReader允许的压缩方法: ABBYY FineReader允许使用以下压缩方法: •ZIP 避免损失数据,用于包含大量单色部分的图像. 例如:使用这种方法来压缩屏幕截图和黑白图像. •JPEG

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云+社区运营团队发布在腾讯云+社区 前言 2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别--智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问.以下就是活动分享的全部内容. 正文 在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了.难的收集了一些名片,却要很

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.