理论基础:基于论文 “Real-Time Scene Text Localization and Recognition”。 项目实现:opencv3.0 + tesseract,github开源项目。 开发环境:win7 64位+Visual Studio 2012。 先上一张结果图吧: 在release版下,速度还是很快的,识别率还算可以。 实现的难点不在代码,因为早有人实现了,让人
# Android OpenCV 文字识别 在移动应用开发中,文字识别技术已经广泛应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别等。Android平台上,OpenCV是一个非常强大的开源计算机视觉库,可以帮助我们实现文字识别功能。本文将介绍如何在Android应用中使用OpenCV实现文字识别。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要先准备好以下环境: 1. 安装Android Studio 2
原创 4月前
117阅读
OpenCV 简介:OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保
转载 11月前
51阅读
本文讲述使用OpenCV- python以及easyocr库实现文档扫描与文字检测的思路和具体实现过程。目录知识准备项目概述实现过程代码讲解          1.读入图片并进行预处理(灰度转换,高斯滤波)       &nbsp
转载 2023-10-12 17:28:35
969阅读
# Java使用OpenCV识别文字 本文将介绍如何使用Java和OpenCV库进行文字识别文字识别是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术,它可以将图片中的文字提取出来,并转化为可编辑的文本。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库,可以提供各种图像处理和分析的功能。 ## 准备工作 在开始之前,您需要安装Java开发环境以及OpenCV库。请确保您已经配置好了Java环境和Ope
原创 2023-08-26 03:40:55
527阅读
一:方法原理图像形态学操作的时候,可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感,另一些不敏感。这样就会是敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作:膨胀和腐蚀。使用不同的结构元素实现对输入图像的操作,得到不同的结果。 **膨胀:**输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值。 **腐蚀:**输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值。二:示意图二
现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别.由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案,如果大家有更好的方案可以留言告知我,大家一起学习借鉴,不过需要支持XP系统,万分感谢!ocr 识别的不同选择方案•tesseract
概述这个工作主要是利用之前项目的语义分割算法,顺便探索一下身份证部件解析的功能。安排实习生利用合成的身份证照片进行了语义分割的标注。我的目的有两个:1.检测身份证上的信息是否齐全;2.确定身份证各文字信息的位置,把文字抠出来给OCR程序。基于opencv的算法之前写过一篇文章《python_opencv–身份证文字区域检测》,利用opencv的接口进行二值化,然后找出所有的阴影对应的外接矩形。这个
本篇文章主要调用OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别,具体步骤包括:1.灰度转换:将彩色图片转换为灰度图像,常见的R=G=B=像素平均值。2.高斯平滑和中值滤波:去除噪声。3.Sobel算子:提取图像边缘轮廓,X方向和Y方向平方和开跟。4.二值化处理:图像转换为黑白两色,通常像素大于127设置为255,小于设置为0。5.膨胀和细化:放大图像轮廓,转换为一个个区域,这些区域内包含车牌。6.通过算
在工作或者是自己练习开发的工程中,为了提高开发的一个效率,我们经常会去各个接口服务平台查看有没有符合自己需求的API,然后申请API服务,申请完成直接就可以接入到自己的项目当中。这样就极大的提高了我们的一个开发效率。 最近在网上看到了 APISpace 的一个接口服务平台,里面的接口都蛮不错的,从申请到接入整个流程都非常的简洁顺畅。今天我给大家分享它里面的一个API——通用文字识别OCR。功能介绍
文章目录前言一、pytesseract二、PPOCR三、百度API四、TrWebOCR总结 前言OCR文档识别方法有多种,例如EasyOCR,PP-OCR,cnOCR,PP_OCR等。 本文介绍pytesseract,百度API和TrWebOCR方法以及PP_OCR四种方法。 其实只有第一种方法使用OpenCV的相关算法。一、pytesseract参考这篇文章,写的很详细,不在赘述。openc
转载 2023-07-13 15:20:56
204阅读
2020年12月28日22:08:08环境:windows10 vscode cmake vcpkgvcpkg install opencvvcpkg install tesseract 参考手册tesseract-ocr demohttps://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/master/APIExample.md&nb
文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 文本区域检测网络-CTPN4 文本识别网络-CRNN5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是? **基于深度学习OCR中文识
opencv 场景文字识别 文章目录opencv 场景文字识别前言目标API场景文字检测:` cv::dnn::TextDetectionModel`场景文字识别:`cv::dnn::TextRecognitionModel `模型和数据准备TextDetectionModel:TextRecognitionModel:场景文字检测example场景文字识别example总结不足 前言opencv
OpenCV系列教程》 项目位置:OpenCV-Sample 代码位置:100-OCR.py 今天的博文我们将学习使用开源工具Tesseract+OpenCV,对图片上的文字进行识别。从图片提取文字的方法叫作“光学字符识别”(Optical Character Recognition )简称OCR,也可以简单的叫做文字识别。Tesseract最初由惠普实验室开发,在2005年惠普与内华达拉斯维加
预备知识 下面两个都不是必备知识,但是如果你想了解更多内容,可参考这两篇文章。 OpenCV 2.4+ C++ SVM介绍 OpenCV 2.4+ C++ SVM线性不可分处理  SVM划分的意义 到此,我们已经对SVM有一定的了解了。可是这有什么用呢?回到上一篇文章结果图: 这个结果图的意义在于,他成功从二维划分了分类的区域。于是如果以后,有一个新的样本在绿色区域,那么我们就可以把他
转载 2023-09-05 21:34:00
111阅读
文章目录前言一、安装Tesseract-OCR二、文档扫描1.需要透视变换的图像2.直接Tesseract-OCR总结 前言这里实现文档扫描主要是依靠Tesseract,Tesseract是一个光学字符识别引擎。支持多种操作系统,基于Apache许可证的自由软件,由Google赞助开发。 Tesseract被认为是最精准的开源光学字符识别引擎之一。是一个光学字符识别引擎。支持多种操作系统,基于A
关于之前已经写过一篇文章了,是关于字符提取的与识别的,本篇文章与上次的文章内容大致一致,只是比对数据库变更了,并且不仅只通过轮廓,还可以通过模板图的方式来进行手写字提取!函数介绍,以及轮廓提取和识别流程这里就不细说,详细的可以参考我的上一篇文章:使用Opencv进行轮廓检测,字符提取,简单的直方图字符识别!首先比对要有数据库图,这里我们先手写几个字作为数据库模板 (JPG格式)鼠标手写字
转载 2023-09-22 14:15:33
113阅读
在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中,我们先用了一种很笨的办法来分割字符。 首先对图片进行灰度化,然后二值化,这里的二值化要选择一个合适的阈值。然后我们进行轮廓的提取,计算轮廓最小矩形的面积,若面积过大,则认为这个是背景图片,若面积过小,则认为是噪点。这种方法有一个弊端,就是文字有大有小,大的文字也有可能会被当成背景,小的标点也可能会被当成噪点。代码如下: 实现了读入一张图片,进行灰度
opencv的puttxt()函数不能汉字输出,这也是困惑好多人都问题,经过几天的查资料,改代码终于成功实现opencv汉字输出。第一种方法是 是通过写一段代码,能够转码,封装一下再调用,从而实现汉字输出。第二种方法是 使用PIL进行转换一下以下这个是ft2.py  实现转码的代码# -*- coding: utf-8 -*- #
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5