图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
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2024-04-23 09:57:38
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识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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在很多时候，我们的数据来源形式是多种多样的，有时候数据（或表格）也会呈现在图片中。那么，我们如何来获取图片中的有用数据呢？当一张图片中含有表格数据的时候，我们可以用OpenCV识别表格中的直线，然后再用OCR技术识别其中的文字。 本文仅作为如何识别图片中的表格的一个例子，希望能给读者一些启示。笔者用到的工具如下：opencvpyteressactnumpy我们用opencv来识别表格中的直
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2024-03-25 07:05:29
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昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
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2024-04-06 21:47:39
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案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备：图像分割与提取的概念 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提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背
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2023-09-26 22:26:55
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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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目录一、视频背景模型的原理二、实现的方法1.帧差法2.混合高斯模型3、总结一、视频背景模型的原理背景建模的原理是通过对一段时间内的图像序列进行分析，提取出图像中的背景信息，并将其建模成一个背景模型。在后续的图像处理中，通过将当前图像与背景模型进行比较，可以判断出当前图像中的前景物体，并将其从背景中分离出来。二、实现的方法1.帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法
配置：运行环境：Win7（Lenovo E40笔记本电脑，带摄像头驱动）工具：VC6.0 ，OpenCV1.0，CF库（非开源） 功能： 1. 实时人脸检测，通过摄像头获取人脸视频流，从中检测头部和眼部位置。这部分鲁棒性较好，光照影响较小。2. 在一定程度上能够进行人脸识别，但是识别率不高。 性能：人脸识别对环境（光线）的依赖程度大，有一定的延迟。
2.2 OpenCV中遍历图像，查找表和时间测量查找表（look up table），以少量空间节约大量时间原理百度 查找表时间测量：使用OpenCV提供的两个函数getTickCount()和getTickFrequency()。double t = (double)getTickCount();
// do something ...
t = ((double)getTickCount() -
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2024-04-07 12:30:31
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C# 自制OCR获取图片中的电子数字0.前言1.项目背景1.思路分析1.1 找对应电子数字字体1.2 数字字体分析1.2.1 将数字【8】截图1.2.2 根据数字【8】截图像素标识辨识点1.2.2.1 上下部分的中点 O~1~、O~2~1.2.2.2 笔画中点 A ~ G1.2.2.3 外围点2. 流程图3.初见代码4.初见代码运行效果4.1运行结果*4.2 黑白二值化、柔化后的效果图*4.3
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2024-09-13 09:45:33
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最近做了个手写汉字简历识别比赛，需要先提取表格中含有指定信息的各个框，再用TensorFlow对框中的信息进行汉字、数字、英文识别。代码已开源：https://github.com/BingLiHanShuang/chinese_ocr，需要额外下载训练好的模型文件：https://pan.baidu.com/s/1Q0dPSKILNxPMDn7i2VIhow （或不使用百度云（拷进网址
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2024-08-23 20:34:10
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常规方法进阶方法1处理图像灰度化二值化2巧妙利用OpenCV里面的形态学函数腐蚀erode膨胀dilate3交叉横纵线条定位点4判断区域是否为表格问题 环境OpenCV 2.4.13VS 2015本文完整代码开源在Github
刚开始让我做这个，我也没有什么好的思路，但是随着对OpenCV的文档逐渐熟悉，也查阅了很多资料，对于这个问题，终于有了一个相当不错的解决方法。常规方法最初的搜索，会找到一
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2023-09-20 08:23:49
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最近本人在学习OpenCV，简要地记一下笔记，课后温习的同时便于日后查阅。所用教程是唐宇迪老师的OpenCV教程，个人觉得讲解清晰易懂，附上链接：https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j7?p=5一、截取图像当我们使用imread读取一张图片后，返回值是一个多维数组。如果采用的是3通道BGR读取，那么这个数组会是一个三维的，第一个维度表示纵向的像素点，第
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2023-12-06 15:45:21
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一、本节知识预览 1、 怎样遍历图像的每一个像素点？ 2、 opencv图像矩阵怎么被存储的？ 3、 怎样衡量我们算法的性能？ 4、 什么是查表，为什么要使用它们？二、什么是查表，为什么要使用它们？ 假设一张三通道RGB图像，每个像素通道有256种不同颜色取值，那么一个像素点可能有256*256*256（1600多万）种可能颜色取值，这对于
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2024-02-23 15:55:29
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查找表(Look Up Table)颜色缩减方法：如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就太多了（确切地说，有一千六百多万种）。用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响。其实有时候，仅用这些颜色的一小部分，就足以达到同样效果。所以其做法是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。利用查
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2024-03-30 21:08:06
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Kinect开发学习笔记之（四）提取颜色数据并用OpenCV显示 我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列：非常感谢“timebomb”的
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2024-05-20 23:48:02
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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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热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一，其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体，这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述，因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年，吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。 &
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2024-02-28 21:55:38
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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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我们在对表格进行提取之前，要先对扫描进来的表格进行矫正，由于我做的项目的原因，所需要的处理的表格全都是扫描版的，所以不会出现前文表格线是弯曲的情况，所以表格矫正的方法比较简单。请参考： 将表格矫正之后，我们接下来应该对表格进行提取，首先，先对传进来的表格模板进行图形处理，先对将要使用的函数进行介绍： &n
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2023-11-10 09:56:54
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