目录1.初始模板匹配2.模板匹配函数3.车牌字符模板匹配3.1图像预处理3.2图像分割3.3得到单个字符外接矩形3.4单个字符图片的列表3.5读取模板3.6依次检测中文、英文/数字字符4.完整代码前言：模板匹配是物体检测的最简单的方法之一。 ➢车牌字符模板匹配实现思路：•1. 获取所有模板图片路径，注意分开记录中文和英文模板路径•2. 对于一张要匹配的图片，获取它与所有模板图片的匹配结果
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2024-02-23 15:15:13
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目录一、汉字编码1.1 区位码1.2 机内码二、汉字点阵获取2.1 利用区位码获取汉字2.2 利用汉字机位码获取汉字三、图片上获取数字和汉字3.1 环境准备3.2 操作过程3.3 编译运行3.4 结果显示四、总结五、参考 一、汉字编码1.1 区位码在国标 GD2312—80 中规定，所有的国标汉字及符号分配在一个 94 行、94 列的方阵中，方阵的每一行称为一个“区”，编号为 01 区到 94
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2024-08-12 10:25:03
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目录样板字符与人民币图像准备方法一：opencv主要流程1.myutils.py2.rmb.py结果显示方法二：easyocr库使用代码效果 样板字符与人民币图像准备首先需要准备下样本字符，作为匹配的标准。我这里是直接在ppt中大概肉眼匹配了一组和人民币字符接近的字符，一共设置了A-Z，0-9，36个字符：人民币图像采集，或者网上有人民币的数据集。方法一：opencv主要流程1.myutils.
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2024-03-01 13:15:57
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# 使用Python和OpenCV识别屏幕文字与坐标
在现代科技发展中，图像处理和文字识别成为了许多应用的重要组成部分。通过Python与OpenCV库，开发者能够轻松构建屏幕文字识别工具，来实现对图像中信息的提取。这篇文章将介绍一个简单的Python程序，使用OpenCV和Tesseract OCR来识别屏幕文字及其坐标。
## 环境配置
首先，你需要确保安装以下库：
- OpenCV：
原创
2024-10-01 03:27:43
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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
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2024-02-24 12:12:25
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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
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2024-03-06 07:51:58
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Tesseract的简单使用一、概述二、OCR中英文识别三、整个工程代码以及三方库四、总结 一、概述
Tesseract是比较经典的OCR算法，且能够获得较好的识别效果。既有开源的算法代码可以使用，又有编译好的识别工具，可谓是相当不错了。如此，那得赶紧试试效果究竟如何了。我是使用windows10编译Tesseract库的，但是始终都是那个乱码问题，怎么改签名页也没用，不知道有没有小伙伴遇到过这
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
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2024-05-19 22:27:49
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《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
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2024-02-24 11:47:42
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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
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2023-10-15 14:46:29
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要做文字识别，第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来，然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别。现在就以下面这张图片为例，说一说最一般的字符切割的步骤是哪些。当然，我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁，很可能是倾斜的，或者是带噪声的，又或者这张图片是用手机拍下来下来的，变得歪歪扭扭，所以需要进行图片预处理，把文本位置矫正，把噪声去除，然后才可以进行进一步的字符分割和文字
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2024-10-19 11:05:38
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1.opencv在图片中绘图常使用的几个函数opencv中的(0,0)坐标是在图像的左上角。cv::putText的用法：对于cv::putText后面参数int lineType = 8, 是线型（4邻域或8邻域，默认8邻域）,实际工程中我一般选择16邻域的cv::LINE_AA或者CV_AA或者直接填16,这三种填法都是一个意思。看起来平滑效果很好，不填的话默认8邻域，看起来字体有锯齿的样子，
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2024-03-21 11:32:36
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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
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2023-09-22 14:15:33
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作为一个正在做计算机视觉项目的体育学在读硕士，面对完全不熟悉的领域，跟看天书没什么两样。这个时候关于计算机和工科的一些概念能帮助我很好地了解进入这个领域。本文先详细了解相机标定涉及的原理和相关概念，为后期的立体视觉（多目成像）以及视差与深度信息的获取打下基础。1.摄像机的成像原理1.小孔成像原理：想了解相机的成像原理，先了解小孔成像原理，如图。 物体通过暗箱的小孔后会在投影平面上形成倒像。由于光
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2024-05-19 22:31:28
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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
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2023-09-05 21:34:00
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第一次写长博，记录一个项目。这几天一直在接小活，有一个是客户的要求是将目标图片上的文字（目测是好多器材上边的编号）检测出来，并对比，要求长字符串和长字符串相同，短字符串和短字符串相同，不一样的需要标识出来。感觉还挺有意思的，就把过程贴出来以便日后复习。话不多说先贴图：待检测图片和最终识别结果如下图，相同的长字符串用蓝色框标出，短字符串用绿色框标出，而疑似不一致字符串用红色框标出，对客户传来的待测试
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2023-10-12 06:27:26
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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 -*-
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2023-11-01 17:28:25
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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
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2023-11-17 17:03:30
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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
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2023-11-28 16:12:37
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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
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2023-11-07 08:15:40
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