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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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
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2023-11-30 21:57:06
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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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问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
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2024-03-23 12:38:19
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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
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2024-02-19 14:16:23
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*提取直线、轮廓和区域之前的二值边缘分布图有两个缺点。首先，检测到的边缘过厚，这导致更加难以识别物体的边界；第二，通常不能找到这样的阈值：低到足以检测到图像中的所有重要的边缘同时又避免产生太多无关紧要的边缘。Canny算法试图解决这样的问题。使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子，低阈值是宽松阈值，很多不需要的也被检测出来了；高阈值则界
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2024-04-25 18:44:21
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一、opencv的示例模型文件使用tensorflow实现模型frozen_east_text_detection.pb，下载地址：https://www.dropbox.com/s/r2ingd0l3zt8hxs/frozen_east_text_detection.tar.gz?dl=1 。 参考论文和开源代码如下：EAST: An Efficient and Accurate Scene T
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2024-07-10 15:45:48
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记得应该是16年的时候，从一个公开课看到了关于OCR方面的内容，里面讲到了通过OpenCV对身份证号码区域的剪裁以及使用Tess-Two进行文字识别，实现了对身份证号码的识别功能。 断断续续看了点关于OpenCV的资料，感觉不是这个专业的真难看懂，各种公式各种名词。今天主要用于做个记录，那个一直碎碎念的东西终于完成了！原理我理解的原理（除去文字识别）：对图片进行降噪以及二值化，凸显内容区域对图片进
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2023-11-01 18:43:46
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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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1 图片横线,竖线及文字的提取原理图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作-膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。膨胀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值腐蚀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值1-1 二
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2024-06-28 04:28:50
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# 使用 OpenCV 实现 Java 中的文字提取
在这篇文章中，我们将一步步地教你如何使用 OpenCV 在 Java 中实现文字提取。文字提取在许多应用程序中非常重要，例如文档扫描、自动化数据输入等。我们将使用 OpenCV 的 OCR（光学字符识别）功能来实现这一目标。
## 流程概述
首先，让我们看看整个流程的步骤。下表展示了实现文字提取的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
# 利用OpenCV和Java提取文本的完整流程
本文将引导你使用OpenCV和Java来提取图片中的文本。我们将通过一个简单的流程图和代码示例逐步实现。
## 流程概述
以下是提取文本的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 1. 安装OpenCV | 安装OpenCV库以获取图像处理功能。 |
| 2. 设置Java环境 | 在你的Java项目中配置O
原创
2024-08-24 06:17:08
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# 使用Java OpenCV进行文字提取的指导
在现代应用程序开发中，文字提取是一项实用的任务，尤其是在图像处理领域。本文将指导你如何使用Java结合OpenCV库实现文字提取的功能。下面，我们将首先展示实现的步骤流程，然后逐步解释每一步所需的代码。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------|
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原创
2024-10-14 05:40:41
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# OpenCV Java 文字提取实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用 OpenCV Java 实现文字提取功能。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 载入图像 |
| 步骤二 | 图像预处理 |
| 步骤三 | 文字提取 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做的操作，并提供相应的代码和注释。
## 步骤一
原创
2024-02-04 10:12:07
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# 使用Java和OpenCV提取文字的指南
## 引言
在当今科技迅速发展的时代，提取图像中的文字嵌入（OCR）变得越来越重要。本文将指导初学者如何使用Java与OpenCV实现图像文字提取。整个过程涉及几个步骤，从安装必要的库，到编写和运行提取文字的代码。本文将为你详细阐述每个步骤，并提供代码示例。
## 流程概述
以下是整个流程的简述：
| 步骤 | 描述
在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。 OpenCV学习笔记(十二）1. 用分水岭算法实现图像分割与提取1.1 算法原理1.2 相关函数介绍1.2.1 形态学函数回
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2024-01-09 17:05:36
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矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中是像素处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心
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2023-12-23 16:33:14
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HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
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2024-05-28 08:20:29
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# 使用OpenCV在Java中提取图片文字
在现代计算机视觉领域，提取图片中的文字（OCR，Optical Character Recognition）是一项重要的技术。本教程将介绍如何结合OpenCV和Java来实现这一功能。我们将分步介绍环境配置、基本代码实现和结果展示。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境配置正确。以下是你需要安装的软件和库：
1. **Java Deve
原创
2024-10-16 05:23:21
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