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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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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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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关于SVM的原理有很多优秀的视频和资料，这里我主要说下利用SVM对数字识别的具体应用首先，需要有数字的训练样本把0-9文件夹放入模版匹配样本之中，自己可修改。 核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就保证了特征和标签是一一对应的关系。2：特征可用LBP,HOG等提取，但是我们这里主要说SVM训练过程，所以用最简单的方法，即把训练图片
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2023-09-15 15:51:15
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上篇文章我们用的特征是训练样本的所有像素点值，虽然方便但不准确。这篇文章主要介绍用SVM+HOG特征对数字进行识别。详细请看上篇文章，它们主要区别在于训练样本HOG特征的提取，其他基本一样，所以我直接附上代码。下面代码是opencv3和C++可以根据自己需要修改训练样本类别，数目，尺寸。oss的训练样本路径，src的检测图片路径。#include <stdio.h>
#includ
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2023-09-18 11:45:28
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OpenCV数字识别一、数字识别的两种方式1.1 轮廓提取法1.2 行列扫描法二、提取图像中的ROI区域2.1 读取摄像头图像2.2 对图像进行二值化处理2.3 形态学处理2.4 设置限制条件寻找目标区域 本文的目标是实现识别摄像头图像中的数字。实际应用场景包括车牌号识别，部分竞赛的A4纸打印数字识别。 摄像头数字识别分为两个步骤：提取图像中的ROI区域，如截取车牌的矩形区域，或截取A4纸
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2023-09-12 22:14:21
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【实验项目名称】
手写数字特征提取方法与实现
【实验目的】
通过手写数字特征的提取，了解数字的特征提取方法，掌握特征匹配准则。
【实验原理】
读取标准化后的数字0~9，二值化，对每个数字进行等分区域分割，统计 每个区域内的黑色像素点的个数，即为特征初值。采用欧式距离的模板匹配 法判断数字。
【实验要求】
给定数字0-9的原始样本集合，每个数字都有10个大小为240*240的样本 图像。
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2024-02-29 09:11:41
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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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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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2021SC@SDUSC一、背景介绍当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是 MNIST 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集，包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵，
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2024-08-01 17:28:39
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.4 自定义函数手写数字识别OpenCV提供了函数cv2.KNearest()用来实现K近邻算法，在OpenCV中可以直接调用该函数。为了进一步了解K近邻算法及其实现方式，本节首先使用Python和OpenCV实现一个识别手写数字的实例。 eg：编写程序，演示K近邻算法。 在本例中，0~9
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2024-02-20 10:50:20
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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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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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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，
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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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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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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一、环境准备Python语言包OpenCV-python开发包OpenCV DNN模块OpenCV ML模块pycharm2019项目地址：https://github.com/zxinyang38/opencv-二、结果预览从给定的印刷品图像进行数字识别。三、实验步骤1、EAST TEXT对象检测模型（使用EAST网络模型实现文字区域检测）EAST网络架构加载获取网络各层信息 east_text
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2024-02-09 23:22:27
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# Java OpenCV识别数字的实现流程
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Java OpenCV库来实现数字识别。你将学习到整个流程以及每一步需要做什么。在这个过程中，我将会为你提供相应的代码，并对这些代码进行逐行的解释。
## 实现流程
下面是实现数字识别的整个流程。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 加载数字
原创
2024-01-12 11:38:24
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1.MNIST数据集简介 当学习任意一门计算机语言进行编程时，首先接触的第一个程序就是打印“Hello World”。大家接触每一种编程语言都会有Hello World作为第一个编程任务，在人工智能机器学习领域也不例外。学习人工智能的初学者，通过使用MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）手写数字识别
