基于OpenCv和机内码实现在图片上追加文字一.原理1.机内码2.区位码二.4.效果![在这里插入图片描述](https://s2.51cto.com/images/blog/202409/25203757_66f404257c2c491655.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF
## Python OpenCV图片打印文字 ### 简介 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。其中一个常见的应用是在图片打印文字,用于标注、描述或者增强图像的信息。 在本文中,我们将介绍如何使用Python和OpenCV来在图片打印文字。我们将首先了解必要的软件环境和依赖项,然后演示如何实现这一目标的代码示例。 ### 环境
原创 2023-08-24 10:20:38
425阅读
# 使用Python OpenCV文字打印图片上的教程 OpenCV是一个流行的计算机视觉库,在图像处理中扮演着重要角色。使用OpenCV,我们不仅可以处理图像,还可以在图像上使用文字。本文将逐步介绍如何使用Python OpenCV将文本打印图片上。 ## 实现流程 下面是实现该功能的步骤概览: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 安装Open
原创 2024-08-11 04:46:04
93阅读
目录1.处理读入图像(1)读入模板图像(2)预处理(3)轮廓检测(4)透视变换2.调用pytesseract工具实现图片内容的提取本文实现了对读入图片进行变换,最后调用pytesseract工具实现图片内容的提取。包含高斯滤波操作去除噪音点、边缘检测、轮廓检测、透视变换、pytesseract文本识别。步骤:需要提取读入的图片中要识别的文档部分,于是,首先需要检测到该文档的边缘,其次根据边缘检测轮
前言:本案例的车牌图像来源于互联网,如有侵权请尽快联系我,立删。 文章目录一、概述二、车牌图像分析三、车牌定位1. 基本处理2. 图像降噪3. 灰度拉伸4. 图像差分5. 二值化6. 边缘检测7. 形态学处理8. 定位车牌四、字符分割1. 去除上下边缘2. 分割并保存字符五、测试其它图片六、总结七、附上完整代码 一、概述在智能交通系统中,汽车牌照识别发挥了巨大的作用。其实现是将图像处理技术与计算机
1、下载安装包根据https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki,我找到非官方的安装包,好像我只看到64位的安装包http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe,下载后直接安装即可,但是要记得你的安装目录,我们等会配置环境变量要用。如果不是做英文
转载 2024-08-08 16:01:07
78阅读
一. 打印图片属性、设置图片存储路径代码如下:#打印图片的属性、保存图片位置 import cv2 as cv import numpy as np #numpy是一个开源的python科学计算库 def get_image_info(image): print(type(image)) #type() 函数如果只有第一个参数则返回对象的类型 在这里函数显示图片类型为 numpy类型的数组 pri
绘制图像和文字使用cv::Point与cv::Scalar绘制线、矩形、园、椭圆等基本几何形状随机生成与绘制文本随机数生成cv::RNG绘制添加文字相关函数代码实现效果代码演示 使用cv::Point与cv::ScalarPoint表示2D平面上一个点x,y Point p; p.x = 10; p.y = 8; or p = Pont(10,8);Scalar表示四个元素的向量 Scalar(
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
前几天跟朋友出门去海边旅游,由于我的小侄子从小就非常喜欢海边,我就开始了扫荡式的拍照,各种海洋生物能拍的我都拍了。在我准备把照片传给小侄子的时候,我突然想到他可能都不太认识这些海洋生物,于是我就在照片上加上了关于拍摄物品的介绍文本。正巧今天有网友问到这个问题,我就一起给大家介绍一下图片文字怎么弄吧。 方法一:使用图片转换器来给图片添加文字。这款迅捷图片转换器可以帮助
OpenCV之Python学习笔记 一直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型。本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段。现在看到一本国外的新书《OpenCV Computer Vision with Python》,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了。更需要的朋友参考。 阅读须知:   &nb
试题 基础练习 字母图形资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB问题描述 利用字母可以组成一些美丽的图形,下面给出了一个例子: ABCDEFG BABCDEF CBABCDE DCBABCD EDCBABC 这是一个5行7列的图形,请找出这个图形的规律,并输出一个n行m列的图形。输入格式 输入一行,包含两个整数n和m,分别表示你要输出的图形的行数的列数。输出格式 输出n行,每个m个字
  在很多时候,我们的数据来源形式是多种多样的,有时候数据(或表格)也会呈现在图片中。那么,我们如何来获取图片中的有用数据呢?当一张图片中含有表格数据的时候,我们可以用OpenCV识别表格中的直线,然后再用OCR技术识别其中的文字。   本文仅作为如何识别图片中的表格的一个例子,希望能给读者一些启示。笔者用到的工具如下:opencvpyteressactnumpy我们用opencv来识别表格中的直
最近本人在学习OpenCV,简要地记一下笔记,课后温习的同时便于日后查阅。所用教程是唐宇迪老师的OpenCV教程,个人觉得讲解清晰易懂,附上链接:https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j7?p=5一、截取图像当我们使用imread读取一张图片后,返回值是一个多维数组。如果采用的是3通道BGR读取,那么这个数组会是一个三维的,第一个维度表示纵向的像素点,第
转载 2023-12-06 15:45:21
120阅读
小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情,尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别(OCR),该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果,用PyTesseract来检测短文本时,结果相当不错。但是,当我们用它来检测表格中的文本时,算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果,绿色框包围了检测到的单词。可
作者:蛋片鸡   这篇文章主要介绍了Python+OpenCV图像处理——打印图片属性、设置存储路径、调用摄像头的示例,帮助大家更好的利用python处理图片,感兴趣的朋友可以了解下 一. 打印图片属性、设置图片存储路径代码如下: #打印图片的属性、保存图片位置 import cv2 as cv import numpy as np #numpy是一个开源的
转载 2024-06-14 23:02:40
129阅读
文字定位经过前面的特征提取,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位。 主要过程分两步:1、邻近搜索,目的是圈出单行文字;2、文本切割,目的是将单行文本切割为单字。 邻近搜索我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索,得到的每个连通区域视为一个汉字。 这对于大多数汉字来说是适用,但是对于一些比较简单的汉字却不适用,比如“小”、“旦”、“八”、“元” 这些字,由于不具有连
转载 2024-06-21 10:59:17
224阅读
从图像中提取文本可能会让人筋疲力尽,尤其是当您要提取大量内容时。一个众所周知的文本提取库是PyTesseract,一种光学字符识别 (OCR)。该库将为您提供给定图像的文本。PyTesseract 真的很有帮助,第一次知道 PyTesseract,我直接用它来检测一些短文本,结果很满意。然后,我用它来检测表格中的文本,但算法执行失败。 图 1. 直接使用 PyTesseract 检测表格中的文本
什么是tesseractOCR?TesseractOCR 是一款由HP实验室开发由 Google 维护的开源 OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎。简单点说,就是用来做字符识别的,可以识别超过100种语言。也可以用来训练其他的语言。听起来不错,但识别的准确率让人恼火。于是,有人训练出了自己的识别库。这篇就讲解一下软件安装、使用自带的识别库识别常
 有时候我们会遇到朋友发来的一张带外国文字图片。但是由于自己的知识有限,我们无法理解图片文字的意思。如果我们去手动打字查询的话,遇到内容多的文字情况,这就显得效率有点低了。其实我们可以使用一些软件来扫描图片上的文字进行翻译。那么如何翻译图片上的文字呢?别急,下面给大家介绍几种翻译办法。翻译办法一:使用录音转文字助手进行翻译【翻译简易度】★★★★☆这款录音转文字助手,是我频繁使
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5