# 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
2024-06-29 05:01:48
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# 在Android中使用OpenCV进行文字识别
随着人工智能技术的发展，文字识别（OCR）已经成为一个热门的研究领域。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它在图像处理和图像识别方面表现优异。在Android开发中，结合OpenCV进行文字识别，可以为应用程序增添丰富的功能。本文将介绍如何在Android中使用OpenCV进行文字识别，并提供代码示例及类图和状态图。
## 环境准备
首先
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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# 在 Android Studio 中实现 OpenCV 文本识别的完整指南
## 一、流程概述
我们将在 Android Studio 中使用 OpenCV 实现简单的文字识别。下面是实现该功能的详细步骤。
| 步骤 | 描述 |
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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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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
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2023-11-22 21:17:30
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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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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了OpenCV的相关算法。一、pytesseract参考这篇文章，写的很详细，不在赘述。openc
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2023-07-13 15:20:56
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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
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2024-08-07 16:51:47
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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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《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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摘要 桌面应用程序与浏览器端的自动化测试都已经历了十年的发展，无论是从工具上还是项目管理方 法论上都已经趋于成熟。而移动设备端应用程序的自动化测试近两年才刚起步，似乎一切尚处于探讨与研究阶段。但我们似乎已经看到其爆炸性的需求增长势头。可 以从这两方面着眼分析：其一，移动应用从数量上和逻辑复杂程度上的增长，以及产品发布周期的紧缩，使得快速回归测试迫在眉睫；其二，安卓系统的开放性造成 硬件厂商百家争
在当前的技术应用中，图像的文字识别（OCR）和定位问题变得愈发重要，尤其在移动设备平台上，如Android。此次我将以“Android opencv 图片文字识别定位”为主题，记录这一过程中的问题分析和解决方案，希望能对实现类似功能的开发者有所帮助。
### 问题背景
在一个典型的用户场景中，用户希望通过其Android手机摄像头拍摄图片，并能够自动识别图片上的文字信息，以便进行翻译、存储或其
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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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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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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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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