之前的车牌定位中已经获取到了车牌的位置，并且对车牌进行了提取。我们最终的目的是进行车牌识别，在这之前需要将字符进行分割，方便对每一个字符进行识别，最后将其拼接后便是完整的车牌号码。先来看一看原图： 最左边的汉字本来是 沪，截取时只获得了右边一点点的部分，这与原图和获取方法都有关，对于 川、沪… 这一类左右分开的字会经常发生这类问题，对方法进行优化后可以解决，这里暂时不进行讨论。后面的字都是完整的，
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2024-08-15 12:33:16
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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
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2024-05-14 19:09:12
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文章目录前言一、汉字点阵字库原理1.汉字的机内码2.汉字的区位码3.区位码编码规则4.汉字机内码、国标码和区位码三者关系(1)三者的关系(2)运算规则5.字形数据存储格式二、OpenCV打开图片并写汉字1.将中文点阵库下好并移放进目标工程2.编写logo.txt文件3.编写代码 前言学习理解汉字的机内码、区位码编码规则和字形数据存储格式。在Ubuntu下用C/C++(或python) 调用ope
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2024-06-07 05:16:54
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作者 | 小白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
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2024-02-19 13:49:12
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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(
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2024-04-29 15:07:31
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学习理解汉字的机内码、区位码编码规则和字形数据存储格式。1> 在 Ubuntu 下用 C/C++ (或 python ) 调用 opencv 库编程显示一张图片； 2> 在 1> 基础上打开一个名为" logo.txt "的文本文件（其中只有一行文本文件，包括你自己的名字和学号），按照名字和学号去读取汉字 24*24 点阵字形字库（压缩包中的文件 HZKf2424.hz ）中对应
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2023-12-19 19:48:33
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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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opencv中除了提供绘制各种图形的函数外，还提供了一个特殊的绘制函数——在图像上绘制文字。这个函数即是cv::putText()。具体形式如下：void cv::putText(
cv::Mat& img, // 待绘制的图像
const string& text, // 待绘制的文字
cv::Point origin, // 文本框的左下角
int fontFa
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2023-11-30 18:34:05
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一、目标：将图像中我们需要的部分提取出，进行扫描，提取出其中的文字。二、思路：首先我们要定位我们在图像中需要的部分，将其轮廓提取出。 - 1将图像变换大小 - 2灰度化，高斯滤波，边缘检测 - 3轮廓提取 - 4筛选第三步中的轮廓，选择其中较大的 - 5绘制轮廓的近似，返回其中有四个点的轮廓image = cv2.imread(args["image"])
ratio = image.shape[
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2023-11-20 08:21:25
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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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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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Advancedeast项目地址:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 环境:VS2017+opencv4.1.2运行结果如下:基本步骤:首先介绍一下与AdvancedEAST的使用相关的一些原理.AdvancedEAST的网络结构如下图: 图片输入网络后依次输出三种数据,简单使用的话可以只用第一个,我只用了第一个. 从网络结构也可以看出来有三个输出网络
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2024-04-15 21:50:19
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一、自己opencv库有freetype#include <opencv2/freetype.hpp> //编译的opencv是否包含，包含就能使用此方法，方便快捷，不包含就要使用方法二了。
cv::Ptr<cv::freetype::FreeType2> ft2;
//字体初始化
void init_font()
{
ft2 = cv::freetype
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2024-03-15 12:17:47
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CalcBackProjectPatch有两种用法：当采样窗口小于目标时，作为区域检测器，当采样窗口和目标窗口一般大时，作为目标检测器。 CalcBackProjectPatch 用直方图比较来定位图像中的模板 void cvCalcBackProjectPatch( IplImage** image, CvArr* dst,
CvSiz
1.视觉识别应用的场景有哪些视觉识别应用的场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景：品牌与营销：视觉识别在品牌建设中起着至关重要的作用。它能帮助企业在市场上建立独特的品牌形象，并通过各种印刷品（如名片、信纸、宣传册、海报等）、网站设计、广告与营销以及包装设计等方式，确保品牌视觉的一致性，从而增强品牌的专业形象和认知度。智慧城市：在智慧城市建设中，AI视觉识别技术被广泛应用。通过对城市中的摄像头图像进
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2024-09-04 06:02:33
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相机标定规范及opencv实现
一、标定规范： 对于张正友相机标定的标定规范，版本也有很多，我这里只写一下我个人使用的方法和遇到的问题以及解决办法。 1. 标定的棋盘格一定要选黑白间隔的，而且不要有边框，就白色底色上话黑白格就可以，如果有边框的棋盘格，可能会检测不到角点。 2. 拍摄棋盘格的时候，要保证棋盘格大概占据视野范围的三分之二，最少不能少于
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2024-04-01 00:00:17
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OK，本篇作为PCL学习笔记，希望同道之人互相交流、讨论！有误之处希望指出，欢迎留言PCL库中包含几个重要的模块库：FIilter（过滤器）、Features（特征）、Keypoints（关键点）、Registration（配准）、Kd-tree、Octree(八叉树）、Segementation（分割）、Sample consensus（样本一致性）、Surface（表面）、Range imag
教材：《深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析》https://pan.baidu.com/s/16YPsbWmcys31CBXPCR4b3Q 提取码：o8dk 案例源码：https://github.com/MasteringOpenCV/code关于opencv_contrib3.4.1，感谢用户鹏程朋诚 直接下了，可用，并体验了一下文章里的跟踪算法案例也可以自己编译，具体参考我的文章。
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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