本文训练Tesseract用的方法主要参考文章 ，下面自写下自己的训练记录！一、准备若干张待训练图片（我这里准备了10张），并全部转化为tif格式，我这里使用的转换软件是iSee，下载链接：iSee.rar_免费高速下载|百度网盘-分享无限制，具体使用方法如下图所示：我准备的待训练图片（已转化为tif格式）下载链接：train2_tiff.rar_免费高速下载|百度网盘-分享
转载
2024-05-25 16:26:59
232阅读
在日常生活中，车牌识别技术变得越来越普遍，我们常常会在停车场、交通监控等场景中见到它。而随着智能交通的发展，如何利用开源工具如 Tesseract、OpenCV 和 Java 来实现车牌识别，就成为了一个热门话题。在这篇文章中，我们将深入探讨“Java Tesseract OpenCV 车牌识别”的实现过程，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
### 背景定位
文章目录前言知识体系架构效果图检测车牌位置图像预处理寻找车牌轮廓字符分割蒙版操作裁剪操作字符识别OCR工具安装数字识别结语 前言今天是Vision-Life项目组的第三个小项目，做的是一个简单的车牌识别。车牌识别算是一个比较经典的项目了，网上也有很多资料，没什么创意，做的目的呢是因为它恰好涵盖了我之前一段时间所学的知识，权当是对前面知识的总结复习吧???知识体系架构效果图对指定图片可以达到检测的
转载
2023-11-10 21:29:43
307阅读
1评论
import cv2 import pytesseract pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/opt/homebrew/bin/tesseract' # img = cv2.imread('/Users/Ukyo/Pycha
原创
2024-01-18 13:53:09
827阅读
【Python】基于OpenCV人脸追踪、手势识别控制的求生之路FPS游戏操作 文章目录手势识别人脸追踪键盘控制整体代码附录：列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 视频：
基于OpenCV人脸追踪、手势识别控制的求实之路FPS游戏操作 手势识别采用MediaPipe模块来完成手势识别 同时通过计算各个关键点与手掌平面的角度来判断手指是否弯曲、伸展 如上图为各个关
1.下载地址3.翻译及学习实践Image Watch：在vs 调试内存中观察图像 Image Watch 是visual studio的一个插件，通过该插件可以在调试阶段在内存中可视化的观察图像。这对寻找bug十分有效，或者理解代码在执行哪些部分。
使用前提 1. visual stuidio 2012及以上版本
2. opencv已经在你的电脑上配置好，
opencv下载安装教程
好就没有写点OpenCV4 + OpenVINO的应用了，前几天上课重新安装了一下最新OpenVINO2020.3版本，实现了一个基于OpenCV+OpenVINO的Python版本人脸表情识别。100行代码以内，简单好用！人脸检测人脸检测使用了OpenCV中基于深度学习的人脸检测算法，实现了一个实时人脸检测，该模型还支持OpenVINO加速，所以是非常好用的表情识别模型使用OpenVINO模型库
转载
2024-05-07 18:34:55
60阅读
目录视频读取与显示保存视频MeanShift视频追踪CamiShift视频追踪视频读取与显示# 视频读取与显示
import cv2 as cv
# 创建读取视频的对象
# cap = cv2.VideoCapture(filepath)
# filepath: 视频文件路径
cap = cv.VideoCapture('video/1.mp4')
# 判断图像是否读取成功
#
转载
2024-04-24 11:05:52
100阅读
结合openCV来做身份证上的人脸识别，并将识别到的人脸保存下来，再用Tesseract的java实现tess4j做身份证文字信息采集案例注：身份证人脸截图能够实现，身份证文字信息采集识别率不高，需要自己训练中文识别器来提高识别率。如何训练不在这里讨论。 1.openCV相关包以idea为例配置openCV1.1. 在VM options 中配置opencv_java320.dll文件的
转载
2023-08-20 20:41:57
418阅读
主要实现功能：通过opencv的模块的内置的方法打开电脑摄像头，读取每一帧数据进行分析。通过界面的方式在界面里实时更新摄像头视频并且标记出人脸。效果图：代码：这部分代码可以用来检测opencv的库是否安装正常。是直接调用opencv库里面调用摄像头显示图像的方法，把摄像头得到的每一帧图像直接显示在窗口里，测试代码如下：#!/usr/bin/python3.7
# coding=utf-8
imp
转载
2023-10-10 14:15:24
247阅读
前言首先要明确我们的任务。要想解数独，需要进行计算，图片格式的数字肯定是不行的，所以必须把图片上的数字转换为实实在在的数字才能进行计算。要得到实实在在的数字，我们需要做的是对图片上的数字进行提取和识别。本文先说第一步，图片中数字的提取。在一年之前，我曾用C++尝试过opencv解数独，但由于当时水平有限，未能完成。当时的成果就是透视变换的应用和方格数字的提取。现在稍微简化一下工作，不再从倾斜的数独
转载
2024-03-18 15:16:44
110阅读
文章目录前言基本思路安装依赖包实时捕获屏幕画面转换屏幕画面数据调用窗体显示屏幕截取画面增加实时捕获时间保存实时视频流效果图完整实现代码 利用本文内容从事的任何犯法行为和开发与本人无关，请理性利用技术服务大家，创建美好和谐的社会，让人们生活从繁琐中变得更加具有创造性！前言日常中如果需要进行大数据分析，那么就要记录用户的使用情况和数据分析。实时屏幕捕获就可以很好地获取数据，从而进行数据分析和使用习惯
转载
2024-08-07 08:40:20
1122阅读
《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
转载
2024-02-24 11:47:42
62阅读
嵌入式项目之Android导航语音识别——语音听写 文章目录系列文章目录前言一、原理流程图二、语音听写
1.初始化无ui识别听写
2.设置识别监听器
3.启动功能总结 前言最近在学习嵌入式系统的一个功能——导航语音识别，该功能是基于Android和科大讯飞语音识别语音合成，利用RFID射频识别技术实现的功能，整个导航语音识别功能包括语音识别、语音合成、导航听写、语音提示语音识别的语音合成三大模块。
转载
2023-08-29 09:31:41
153阅读
在今天的文章中，我们将学习如何使用名为Tesseract和OpenCV的开源工具识别图像中的文本。从图像中提取文本的方法也称为光学字符识别（OCR）或有时简称为文本识别。Tesseract是由HewlettPackardLabs开发的专有软件。2005年，惠普与内华达拉斯维加斯大学合作开源。自2006年以来，它一直由谷歌和许多开源贡献者积极开发。当Tesseract开始支持许多图像格式并逐渐添加大
原创
精选
2022-05-09 09:38:20
1734阅读
点赞
1评论
目录1 如何在Ubuntu和windows上安装Tesseract1.1 在ubuntu18.04上安装Tesser
原创
2022-12-17 19:37:00
295阅读
介绍本车牌识别项目是基于开源项目 EasyPR（Easy to do Plate Recognition）实现。EasyPR 是一个开源的中文车牌识别系统，基于 OpenCV 开源库开发。本项目使用润和 HiSpark Taurus AI Camera(Hi3516DV300) 摄像头开发板套件(以下简称 Hi3516)实现拍照车牌并显示识别结果。采用的系统是 OpenAtom OpenHarmo
在这篇博文中，我将详细介绍如何实现“Java OpenCV实时视频识别”的过程。这是一个有趣且实用的项目，能够帮助我们应用计算机视觉技术进行实时监控、对象识别等。下面将从环境准备开始，逐步深入技术细节。
## 环境准备
要实现Java OpenCV实时视频识别，我们首先需要确保前置依赖的安装。这包括Java开发环境、OpenCV库和其他必要的第三方库。
### 前置依赖安装
1. **Ja
对于用户来说，当然希望自己的爬虫能够爬取到自己想要的资源，但是对于服务来说，有时候却并不希望自己服务器上的资源那么轻易的被爬虫获取到。因此就出现了反爬虫，图形验证码就是这样一种机制。各种验证码可以说是判断操作者是人还是机器的一个重要手段，而光学文字识别(Optical Character Recognition，OCR)可以或多或少解决这个问题。TesseractTesseract 是一个 OCR
转载
2024-03-22 13:59:25
257阅读
关于特征子中经常用的的函数：findHomography，estimateRigidTransform关于opencv的特征描述子，我们需要了解DMatch与KPoints的数据结构，如下：DMatch结构体/*
* Struct for matching: query descriptor index, train descriptor index, train image index an
转载
2024-03-15 15:42:35
283阅读
