这段时间刚好处于出差前的一个空档期，于是就想记录一下我的毕设项目----基于手势识别的服务App，简单说就是通过数字手势识别去完成一些小功能如速算和拨号。速算：即在屏幕上显示算式，在前置做出答案对应的数字手势进行识别，正确则切换下一题，拨号：在屏幕前做出相应数字手势，识别完成后即显示然后可切换到下一数字手势继续识别。
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2023-07-03 21:41:58
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引言：LeNet作为入门级caffe网络模型，是用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，Yann LeCun于1998年设计提出，手写数字识别系统LeNet-5在20世纪90年代广泛应用于银行手写数字识别。1.模型简介 如图所示，LeNet-5卷积神经网络整体框架较小，包含了卷积层、池化层、全连接层。包含输入输出层
## Android 识别数字
在移动应用开发中，有时我们需要对图像中的数字进行识别。Android 提供了一些强大的工具和库，使开发人员能够轻松实现数字识别的功能。本文将介绍如何使用 Android 提供的工具和库来实现数字识别，并提供相应的示例代码。
### 1. 使用 OCR 技术识别数字
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中
原创
2023-12-04 04:08:59
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另外一个问题就是加载速度，如果应用中图片加载速度很慢的话，那么用户同样会等到崩溃。 那么如何处理好图片资源的获取和管理呢? 异步下载 本地缓存 异步下载 大家都知道，在android应用中UI线程5秒没响应的话就会抛出无响应异常，对于远程获取大的资源来说，这种异常还是很容易就会抛出来的，那么怎么避免这种问题的产生。在android中提供两种方法来做这件事情： 启动一个新的线程来获取资源，完成后通
简 介： 对于七段数码管图片进行增强，利用LeNet对数据集建立识别模型。基于这个模型将来用于实际图片中的数字进行识别。关键词： LCD，LENET
七段数码识别
目 录
Contents
数据集合准备
数据集合扩增
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2024-09-03 12:27:46
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ABBYY是世界文档识别、数据捕获和语言软件技术开发商的领航者。其获奖产品 FineReader OCR 软件可以把静态纸文件和 PDF 文件转换成可编辑可管理的电子文档形式，可以大大节省您的时间和精力。理想的 OCR (Optical Character Recognition) 、PDF 转换应用软件，不但提供高识别率，而且可以精确地保留原始设置和版面布局，可以把静态纸文件和 PDF 文
Goal 本文目标是利用TensorFlow做一个简单的图像分类器，在比较大的数据集上，尽可能高效地做图像相关处理，从Train，Validation到Inference，是一个比较基本的Example， 从一个基本的任务学习如果在TensorFlow下做高效地图像读取，基本的图像处理，整个项目很简单，但其中有一些trick，在实际项目当中有很大的好处， 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内
在这篇博文中，我将详细记录关于“android opencv 数字识别 基于opencv的数字识别”这一技术问题的复盘过程，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化，帮助大家更好地理解这一领域。
## 问题背景
随着移动技术的发展，基于Android平台的应用在数字识别领域越来越受到重视，尤其是结合OpenCV这一强大图像处理库，可以有效提高数字识别的效率和准确性。然而，
项目概述：基于opencv实现信用卡数字识别，如下图所示：项目流程如下：1.处理模板，进行轮廓检测(检测外轮廓)2.得到当前轮廓的外接矩形，并将模板中的外接矩形切割出来，得到0-9对应的模板图片，并resize3.使用形态学操作对信用卡图片进行处理，得到轮廓4.根据矩形轮廓的长宽比挑选出信用卡的数字矩形框，并resize5.使用for循环依次检测代码如下：ocr_template_match.py
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2023-06-27 22:40:15
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DL4J使用之手写数字识别最近一直在学习深度学习，由于我是Java程序员出身，就选择了一个面向Java的深度学习库—DL4J。为了更加熟练的掌握这个库的使用，我使用该库，以MNIST(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)手写数字数据集作为基础，训练了一个模型，来识别手写字体。下面我们从以下几个方面讲解该项目的实现： DL4J使用之手写数字识别DL4J简介模型的训练训
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2024-01-05 23:13:16
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目录环境配置写在前面：三个程序第一个程序：训练第二个程序：图像预处理1.二值化2.去除小联通域（即噪点）3.roi提取4.将图片压缩为28*28格式5.完整代码第三个程序：测试 环境配置语言：python 平台：pycharm 库： cv2 numpy keras（这个需要先安装fensorflow库）写在前面：手写数字识别，是很多深度学习教程里的入门第一例，但是这些教程往往只告诉了你怎么去构造
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2023-11-06 18:37:53
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文章目录0 摘要1 准备工作（python）1.1 argparse用法1.2 zip 与 zip*用法1.3 sorted用法1.4 items()用法1.5 join()用法1.6 extend()用法1.7 format用法2 准备工作（opencv）2.1 cv2.getStructuringElement()2.2 cv2.resize()2.3 cv2.findContours()
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2023-11-06 20:26:04
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数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤：ROI抽取和识别。1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来，这个步骤包括二值化，噪点的消除等 2. 识别即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类，事实上属于机器学习的一个典型应用 数字识别步骤：1.先处理图像： 转换为灰度值（灰度图较之原始图片，将三个维度的矩阵变成了一个维度） 转换为
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2023-08-16 13:03:19
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利用OpenCV可实现工业仪表设备的读数识别。仪表一般可分为两：数字式仪表和指针式仪表，本博文主要介绍一下数字式仪表识别的关键技术。下图是用软件模拟的数码管图片，本文识别的也就是图中的数字。一、图像定位 在实际的应用场景中，拍摄到的仪表区域很有可能会包含多余的背景部分，一个比较简单的解决方法是在拍摄时先行设定一个边界区域，提醒拍摄者将待识别的内容限制在区域中。后期识别时直接提取边界区域内的信息进
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2023-10-25 15:50:17
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作者：唯鹿与作者沟通发现了一些注意事项：本篇文章demo中做了扫描结果正则校验，所以在运行demo时，要保证扫描的数字为手机号（如果需要扫描其他类型数字，记得修改代码）；此外，扫描框可以手动调整大小，越小越容易扫描。公司业务需求，需要做手机号码的识别。所以有了此篇文章，现在就将实现过程分享给大家。 1
准备工作 1. 首先实现识别数字等字符，我们要知道需要采用OCR （Optical Cha
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2023-07-25 14:27:52
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Android实现扫一扫识别图像数字（镂空图像数字训练）（上）关于需要的工具以及安装运行步骤如下1.安装tesseract2.下载使用jTessBoxEditor与素材准备3.开始操作 步骤一 生成box文件4.步骤二 使用jTessBoxEditor修正.box文件5.生成font_properties文件5.使用tesseract生成.tr训练文件6.生成字符集文件7.生成shape文件8.
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2023-07-25 14:25:25
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之前做手机号扫描，更换了很多方案，过程中的笔记都在这篇文章里，有兴趣可以看看 Ocr使用流程：这里把算法整理了一下，封装了一个library（含Demo），地址：https://github.com/SiKang123/ImgTranslator如果需要自己更改算法，可以直接改这个demo ：https://github.com/SiKang123/ocrTest这个算法主要针对下图中这种独立存
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2024-01-27 17:05:39
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目录简介接入一、配置 Android 应用并下载 google-service.json 文件二、添加依赖三、开始图像识别四、获取文字坐标五、其他构造 FirebaseVisionImage 的方法 简介Firebase 图像识别基于机器学习套件，用于识别图像中的文本，还可以定位出文本的坐标。官方文档：https://firebase.google.com/docs/ml-kit/android
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2023-09-26 09:48:40
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安卓OCR之数字英文扫描识别项目有个需求，有关证明的编号录入比较繁琐。基于支付宝可以扫描识别银行卡号，我觉得通过扫描并识别可以达到这一需求，以下文（dan）章(teng)即来源于此。无一例外的，需要图片识别就必须用到OCR引擎，还必须是开源的（逃...那目标就很明确了，google/百度之，发现谷歌大厂有一个Tesseract项目（基于C++）,兴奋之余遂继续寻找其android分支，好在终于找到
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2023-09-14 15:56:52
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1.准备工作首先实现识别数字等字符，我们要知道需要采用OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）来实现。而tesseract是非常不错的开源OCR工具，但是要在Android中直接使用可能要费点功夫。不过不用担心，tess-two拯救了我们。其次是扫一扫识别，那么很快联想到的就是常见的二维码扫描这类的项目。通过扫一扫实时拿到图像，来做识别。接下来在Gith
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2024-08-10 18:21:17
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