一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似

//图像预处理第9步:将最终标准化后的字符图像分为单个单个的HDIB保存,并存为.bmp文件 void CChildView::OnImgprcToDibAndSave() { unsigned char* lpSrc; int w,h; w=m_charRect.front ().Width() ; h=m_charRect.front ().Height() ; m_dibRect.clear (); m_dibRectCopy.clear (); int i_src,j_src; int

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行 都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters

学习如何使得图像符合预训练模型的需求,或者用其他数据集的图像来测试自己的模型. - 调整大小 - 缩放 - HWC和CHW,数据通道交换 - RGB和BGR,颜色通道的交换 - Caffe2的图像预处理 Ipython Notebook的教程在这里获取 在这一节中,我们将会展示如何从本地文件或网络链接载入一个图像,并能用于其他的教程和例子.当然,我们将继续深入多种预处理,这些预处理都是使用Caffe2时非常有必要的的. Mac OSx Prerequisites 首先,确保你有Python的这些

像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点. 图像预处理,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理. 图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取.图像分割.匹配和识别的可靠性.预处理过程一般有数字化.几何变换.归一化.*滑.复原和增强等步骤. 1.滤波:滤波(Wave filtering)是将

目       录 1..... 应用概述... 2 2..... 免费下载试用... 2 3..... 视频介绍... 2 4..... iNeuLink.Ocr图像数据采集应用... 2 5..... 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统... 4 6..... Ocr基本概念... 7 1.   应用概述 在工业.军工或航天等领域,有些设备及软件系统比较陈旧,但是更换的成本比较高,在实验或生产过程中不能够完整的记录数据,给数据应用和分析造成了很大的障碍,更无法解决实验和生产人员的劳动强

国内最专业的OCR软件只有2家,清华TH-OCR和汉王OCR,看了很多的OCR技术 发现好多对英文与数字的支持都很好,可惜很多都不支持中文字符.Asprise-OCR,Tesseract 3.0以前的版本,都不支持中文,其实我用了下Asprise-OCR算是速度比较的快了,可惜他鄙视中文,这个没有办法,正好这段时间知名的开源OCR 引擎Tesseract 3.0版本发布了,他给我们带来的好消息就是支持中文,相关的下载项目网站是:http://code.google.com/p/tesseract

%%%%%%%%%%%%%%%%% %%降采样 clear all im={}; %创建字典保存读取的图片 dis=dir('F:\kaggle_data_zip\Sample\*.jpeg');%%找到所有需要进行预处理的图像 :length(dis) path=strcat('F:\kaggle_data_zip\Sample\',dis(i).name); im{i}=imread(path);%%读取图像 : %%分别对三个通道进行降采样 up_scale=; %%将采样系数设置为5 i

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就

https://github.com/Sanster/text_renderer Generate text images for training deep learning ocr model 在Windows中也可以运行,只需要将Unicode编码 encoding='utf-8' 即可. 说明: 这个开源项目可以根据你提供的语料文字,来生成对应的多变文本图像,这样可以方便OCR在训练时需要大量的训练样本. 运行 python main.py --help 可以看到在生成自己的 文本图像时

PyTorch框架中常用torchvision模块来辅助计算机视觉算法的搭建,transforms用于图像的预处理. from torchvision import transforms 预处理操作集合:Compose rans = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) # imagene

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.GFile("./picture.jpg", "rb").read() with tf.Session() as sess: """ 图像编码解码处理 """ # 解码过程 img_data = tf.image.decode_jpeg(imag

宽动态范围图像快速增强算法 : http://www.docin.com/p-1783311889.html

http://blog.csdn.net/u013033431/article/details/50907907 http://dsqiu.iteye.com/blog/1638589 概念: 图像增强处理的一种.它是将遥感图像(或影像)相邻像元(或区域)的亮度值(或色调)相差较大的边缘(即影像色调突变或地物类型的边界线)处加以突出强调的技术方法.经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物类型或现象的边界,或线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定.   实现方式: 例如利用相

2D降噪:只在2维空间域上进行降噪处理.基本方法:对一个像素将其与周围像素平均,平均后噪声降低,但缺点是会造成画面模糊,特别是物体边缘部分.因此对这种算法的改进主要是进行边缘检测,边缘部分的像素不用来进行模糊. 3D降噪:增添了时域处理,因此变为3维.和2d降噪的不同在于,2d降噪只考虑一帧图像,而3d降噪进一步考虑帧与帧之间的时域关系,对每个像素进行时域上的平均.例如,假设场景静止,那么连续两帧图像内容没变,他们的差值就是2倍的噪声.通过减少时域上的改变降低噪声.相比2d降噪,3d降噪效果更好