九、项目实战-信用卡数字识别（融合前面的图像操作）轮廓检测+轮廓外接矩形+模板匹配+resize成一样的大小 预处理：对轮廓做过滤操作，保存下数字的轮廓，根据长宽比例过滤 先在eclipse中配置Python环境，注意版本匹配这里下载的eclipse是eclipse-java-2019-03 在Eclipse中添加Python的环境 Eclipse -> Help -> Install
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2024-03-14 19:58:51
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最近要做数字识别这块，但是自己又完全不懂这个，网上搜资料搜了好多，但是都没找到完整代码。只有自己慢慢搞，下面写下自己的过程以及代码有不好的地方希望大神可以指出，大家相互交流下。有需要完整代码的可以自行下载（源码里面 是需要自己做一个图片的，没有图片，不能直接运行）git 源码 我是在VS2013 和opencv 2.4.9 我要做的是把0123456789 印刷体数字识别出来
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2023-07-16 19:27:43
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项目预览: QWQ 那么第一步先梳理一下我们的项目逻辑:一. 找素材 （数字模板，银行卡照片等） 二. 识别数字则需要我们对数字模板进行处理。因此下面我们开始处理数字模板。 1.将数字模板处理成灰度图，再进行二值处理.这样图像就变成双通道图. 2.计算模板边缘轮廓.将数字模板每个数字的轮廓计算出来. 3.画出每个数字轮廓的外接矩形。最后将其分别保存到一个字典里. 三. 数字模板处理完成，已经洗净切
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2024-03-23 20:50:51
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最近要做数字识别这块，但是自己又完全不懂这个，网上搜资料搜了好多，但是都没找到完整代码。只有自己慢慢搞，下面写下自己的过程以及代码有不好的地方希望大神可以指出，大家相互交流下。有需要完整代码的可以自行下载源码 （源码里面 是需要自己做一个图片的，没有图片，不能直接运行）我是在VS2013 和opencv 2.4.9 环境下实现的。关于环境的搭建和配置以及软件的下载可以可以参考
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2023-10-03 13:54:10
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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） 转换为二
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2024-02-26 23:28:50
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信用卡数字识别：就是识别信用卡的卡号，然后将卡号打印出来！然后对应的数字模板如下图所示：接下来我们就一步步的分析程序吧1、导入相关的包# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils2、设置参数可以通过edit configuration进行设置，指定参
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2024-02-23 19:35:27
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本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏Angry Birds为例，通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。 1. 学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库（如NIST等），也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性，后者强在准确率，当然常用做法是将这两者结合，即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于模式并不复杂
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2023-09-30 09:35:40
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一、项目描述目的 识别信用卡中的卡号数字输入与输出方法流程 核心思想：采用模板匹配的方法，先保存每个数字模板，依次匹配感兴趣区域的数字对象，保留结果。具体流程如下：对模板图像进行外轮廓检测，从左到右排序得到每个数字的模板图像对待识别的图像进行预处理，提取包含信用卡中感兴趣区域（包含文本信息的区域）根据长宽比（先验知识）过滤掉不相关的轮廓。并进一步细分提取出每个待识别的数字，与之间的模板进行匹配二、
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2023-12-06 23:10:23
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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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由于需要较为方便的添加路径，本博主本项目实战所用的IDE由Jupiter Notebook 更改为Pycharm，Pycharm的配置过程较为简单，大家在官网下载即可，配置好以后即可使用。废话不多说，咱们见代码。所有的操作流程作者都已经在代码中给出明确清晰注释，以便大家逐步debug。# 导入工具包
import argparse
import imutils
import cv2
import
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2024-03-16 03:08:05
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前言使用摄像头实时识别数字算是目标检测任务，总体上分为两步，第一步是检测到数字卡片的位置，第二步是对检测到的数字卡片进行分类以确定其是哪个数字。在第一步中主要涉及opencv的相关功能，第二步则使用机器学习的方式进行分类。一、使用opencv捕捉（检测）数字卡片重点操作是使用轮廓查找函数，获取数字卡片的外轮廓。在获取轮廓前的图像预处理步骤需要根据自己的实际应用场景进行调整。import cv2
i
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2024-10-22 10:29:30
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前言实践是检验真理的唯一标准。因为觉得一板一眼地学习OpenCV太过枯燥，于是在B站上找了一个以项目为导向的教程学习。 （教程传送门）一、案例介绍提供信用卡上的数字模板： 要求：识别出信用卡上的数字，并将其直接打印在原图片上。虽然看起来很蠢，但既然可以将数字打印在图片上，说明已经成功识别数字，因此也可以将其转换为数字文本保存。车牌号识别等项目的思路与此案例类似。示例：
原图
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2024-01-09 17:03:29
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执行结果：主要思想：对模板图像以及待检测图像进行外轮廓检测，并得到各自外接矩形，将模板图像的外接矩形做resize()操作，使其外接矩形的大小与待检测图像外接矩形的大小相一致，然后与待检测图形做模板匹配 准备工作： 1、转为为灰度图像 2、转化为二值图像，才能做轮廓检测 3、根据轮廓的长宽比例的不同，过滤掉一些银行卡上无用的干扰信息 4、上面的步骤仅能得到一些大致的轮廓，还需做一些形态学操作，然后
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2023-11-11 18:02:38
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整体思路：利用轮廓检测与模板匹配实现信用卡数字识别。总体分为3步：使用轮廓检测实现数字0-9模板的存取。检测到信用卡的数字部分区域并存储。将信用卡数字依次与模板进行匹配，寻找到最合适的数字。最终效果：Step1：数字模板的获取 原始图片如下，需要通过轮廓检测获取每个单独的数字模板。 思路：通过轮廓检测获得各个数字的外轮廓，然后通过做出各个外轮廓的外接矩形并根据外接矩形的左上角点x的排序结果，确定对
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2023-11-09 08:52:02
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这是基于opencv写的数字识别程序 对于记事本里的宋体常规数字能够完美的识别思路: 放大图片→灰度化→二值化→开运算→寻找外轮廓→轮廓排序→遍历像素与模板匹配→得到数字最后为了验证识别率，读入txt文件与识别图片后的输出结果对比总结：1.图片放大可以把各个数字分开一点，防止数字黏在一起导致找轮廓时出错2.开运算，进一步把各个数字分开 开运算(膨胀->腐蚀)//去除
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2024-03-18 08:35:43
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写在前面 最近在学习Opencv，本人android开发狗，对Opencv纯属兴趣。一个破本科毕业的我，发现智商完全不够用，书到用是方恨少，都怪自己数学太渣。好在Opencv封装得比较好，如果只是使用的话，大概知道原理就知道该怎么用。经过学习总结，写了一个小Demo，一方面是自己做的笔记，另一方面也可以给初学者做一个参考，让大家少走一些弯路。有些东西本来很容易
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2024-04-26 14:25:49
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目录1.预处理模板图像(1)读入模板图像(2)化为灰度图(3)化为二值图(4)画出0-9这10个数字的外轮廓(5)计算外接矩形并且resize成合适大小2.预处理银行卡图像(1)读入需识别的银行卡并化为灰度图(2)礼帽操作(3)梯度运算（Sobel算子）(4)闭操作(5)阈值分割(6)再进行闭操作(7)计算外轮廓(8)计算外接矩形并且筛选符合的矩形框(9)对每一个矩形框进行单独处理3.模板匹配计算
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2023-07-31 23:30:12
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数字识别ROI抽取：将目标区域从原始图像粗分离（二值化，噪声处理）识别：对目标区域的进一步分离ROI 抽取位深度：每个像素占用的位（bit）24位颜色可称之为真彩色，位深度是24，它能组合成2的24次幂种颜色，即：16777216种颜色 ( 或称千万种颜色 )，超过了人眼能够分辨的颜色数量。当我们用24位来记录颜色时，实际上是以2^（8×3），即红、绿、蓝 ( RGB ) 三基色各以2的8次幂，2
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2024-03-23 11:05:09
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文章目录信用卡图片数字模板图片一、数字模板图片处理步骤1，读取模板图片2，灰度处理图片3，二值化处理图片4，检测数字轮廓图片二、识别信用卡图片处理步骤1，图片信用卡2，图片灰度处理3，图片礼帽操作4，图片sobel算子检测轮廓5，图片字符矩形区域6，图片闭操作7，图片计算轮廓7，图片分割字符8，图片识别结果9，图片打印结果文字代码（个人注释版本）代码（原版，无个人注释） 信用卡图片数字模板图片一
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2024-03-04 15:54:43
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前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?对毕设有任何疑问都可以问学长哦
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2023-10-17 10:25:57
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