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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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，
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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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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# 基于Java的OpenCV数字识别
## 引言
数字识别是一项关键技术，在许多领域都有广泛的应用，如自动化识别、车牌识别、金融票据处理等。OpenCV库是一个强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，能够处理图像和视频的各种任务。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java结合OpenCV进行简单的数字识别，并提供相关代码示例。
## 环境配置
在开始之前，请确保你的系统中已经安装了以下软件：
原创
2024-10-02 03:19:29
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文章目录0 摘要1 准备工作（python）1.1 argparse用法1.2 zip 与 zip*用法1.3 sorted用法1.4 items()用法1.5 join()用法1.6 extend()用法1.7 format用法2 准备工作（opencv）2.1 cv2.getStructuringElement()2.2 cv2.resize()2.3 cv2.findContours()
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2023-11-06 20:26:04
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利用OpenCV可实现工业仪表设备的读数识别。仪表一般可分为两：数字式仪表和指针式仪表，本博文主要介绍一下数字式仪表识别的关键技术。下图是用软件模拟的数码管图片，本文识别的也就是图中的数字。一、图像定位 在实际的应用场景中，拍摄到的仪表区域很有可能会包含多余的背景部分，一个比较简单的解决方法是在拍摄时先行设定一个边界区域，提醒拍摄者将待识别的内容限制在区域中。后期识别时直接提取边界区域内的信息进
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2023-10-25 15:50:17
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2021全国电赛（F题）图像识别__数字识别 author: 冥狐 description: 之前打电赛需要用到嵌入式视觉识别几个数字，在此记录一下我的思路和方案。基于openmv的图像识别openmv简介OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块，以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Pytho
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2024-02-09 08:17:40
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基于openmv的图像识别通过参加全国电子设计大赛F题总结出openmv4的数字识别（其它版本暂时没试过，欢迎交流！）openmv简介 OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块，以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口 。同时 OpenMV也是一个可编程的摄像头，通过
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2024-03-13 14:52:39
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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
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2024-01-09 16:49:37
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综述2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。 燃料伴侣对此我们有一个新想法，该如何添加一个功能帮助我们在泵中扫描燃油，并在应用程序中输入燃油信息？让我们深入研究如何实现这一目标。技术对于这个项目的
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2024-01-09 19:45:08
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【Opencv】识别信用卡数字【代码实现】主要用到模板匹配，轮廓外接矩形等——根据银行卡实际情况来做的不具有普适性，但车牌扫描可以参考。 直接上代码： 识别信用卡数字：如下图： 最终达成效果： 提供数字模板：主代码：opencv_study_CreditNumberMatch.py# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
imp
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2024-03-23 11:18:06
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现在很多场景需要使用的数字识别，比如银行卡识别，以及车牌识别等，在AI领域有很多图像识别算法，大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别.由于公司业务需要，需要开发一个客户端程序，同时需要在xp这种老古董的机子上运行，故研究了如下几个数字识别方案，如果大家有更好的方案可以留言告知我，大家一起学习借鉴，不过需要支持XP系统，万分感谢！ocr 识别的不同选择方案•tesseract
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2024-04-26 11:38:01
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这次实现的数字识别是基于KNN分类算法的一款识别。利用KNN算法我们训练了5000个数字，0~9各500个，将其中前250个作为训练集，后250个作为测试集进行测试得到最终的准确率整个程序的训练数据都来自OpenCV的自带的一张图片digits.png（在文件夹opencv/samples/data/中），这张图片里面就有5000个手写数字，每个数字都是20x20的图像，没有OpenCV的可以用我
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2023-12-25 17:11:38
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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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2023-07-04 11:13:14
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随着自来水用户表改造工程的逐步展开，抄表收费工作量不断的增加，传统的人工抄表方式已经越来越不能适应发展的需要。近些年来，自动抄表技术被大力倡导及应用。自动抄表技术也经历着一个从无到有，技术日趋成熟的一个过程。在市场上，中石油集团水表改造选用的就是这款水表，抛出的定单高达几十个亿，可以说市场前景非常乐观。今天我就将光电直读表的工作原理，优缺点以及我厂生产的规格型号作一个简单的阐述，希望对
人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/
OpenCV + MediaPipe 手势识别追踪这里我使用的是PYCharm，首先需要安装opencv-python 和mediapipe两个软件包，这里使用清华大学镜像安装比较快，不会出现超时错误，如下为命令行安装指令pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
pip install -i http
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2024-03-28 13:12:10
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基于OpenCV的气体泵扫描仪数字识别系统
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2022-10-14 12:12:58
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本文主要记录了通过TensorFlow对一个拥有2个卷积(池化)层和2个全连接1层的卷积神经网络对模型进行训练，再使用已训练好的模型通过OpenCV调用摄像头对手写数字进行识别的过程本文使用的 MNIST_data 数据集如下 链接：https://pan.baidu.com/s/19QXgCJD5itp0fR6COvJO-A 提取码：acf2准备 :首先在有OpenCV及TensorFlow的基
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2024-05-15 06:51:39
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