之前的车牌定位中已经获取到了车牌的位置，并且对车牌进行了提取。我们最终的目的是进行车牌识别，在这之前需要将字符进行分割，方便对每一个字符进行识别，最后将其拼接后便是完整的车牌号码。先来看一看原图： 最左边的汉字本来是 沪，截取时只获得了右边一点点的部分，这与原图和获取方法都有关，对于 川、沪… 这一类左右分开的字会经常发生这类问题，对方法进行优化后可以解决，这里暂时不进行讨论。后面的字都是完整的，
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2024-08-15 12:33:16
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前言：本案例的车牌图像来源于互联网，如有侵权请尽快联系我，立删。 文章目录一、概述二、车牌图像分析三、车牌定位1. 基本处理2. 图像降噪3. 灰度拉伸4. 图像差分5. 二值化6. 边缘检测7. 形态学处理8. 定位车牌四、字符分割1. 去除上下边缘2. 分割并保存字符五、测试其它图片六、总结七、附上完整代码 一、概述在智能交通系统中，汽车牌照识别发挥了巨大的作用。其实现是将图像处理技术与计算机
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2024-05-14 19:09:12
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Advancedeast项目地址:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 环境:VS2017+opencv4.1.2运行结果如下:基本步骤:首先介绍一下与AdvancedEAST的使用相关的一些原理.AdvancedEAST的网络结构如下图: 图片输入网络后依次输出三种数据,简单使用的话可以只用第一个,我只用了第一个. 从网络结构也可以看出来有三个输出网络
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2024-04-15 21:50:19
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相机标定规范及opencv实现
一、标定规范： 对于张正友相机标定的标定规范，版本也有很多，我这里只写一下我个人使用的方法和遇到的问题以及解决办法。 1. 标定的棋盘格一定要选黑白间隔的，而且不要有边框，就白色底色上话黑白格就可以，如果有边框的棋盘格，可能会检测不到角点。 2. 拍摄棋盘格的时候，要保证棋盘格大概占据视野范围的三分之二，最少不能少于
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2024-04-01 00:00:17
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在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 和 Python 自动确定 ArUco 标记类型/字典。到目前为止，在本系列中，我们已经学习了如何检测 ArUco 标记；然而，这取决于我们已经知道使用什么类型的 ArUco 字典来生成标记的事实。这就提出了一个问题：如果您不知道用于生成标记的 ArUco 字典怎么办？如果不知道使用的 ArUco 字典，您将无法在图像/视频中检测到它们。当这种情况发生时
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2024-04-01 05:57:14
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字符切割步骤 要做文字识别，第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来，然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别。现在就以下面这张图片为例，说一说最一般的字符切割的步骤是哪些。 我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁，很可能是倾斜的，或者是带噪声的，又或者这张图片是用手机拍下来下来的，变得歪歪扭扭，所以需要进行图片预处理，把
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2023-10-11 14:46:51
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文字定位经过前面的特征提取，我们已经较好地提取了图像的文本特征，下面进行文字定位。 主要过程分两步：1、邻近搜索，目的是圈出单行文字；2、文本切割，目的是将单行文本切割为单字。 邻近搜索我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索，得到的每个连通区域视为一个汉字。 这对于大多数汉字来说是适用，但是对于一些比较简单的汉字却不适用，比如“小”、“旦”、“八”、“元” 这些字，由于不具有连
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2024-06-21 10:59:17
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几天一直在研究OCR技术，据我了解的情况，国内最专业的OCR软件只有2家，清华TH-OCR和汉王OCR，看了很多的OCR技术发现好多对英文与数字的支持都很好，可惜很多都不支持中文字符。Asprise-OCR，Tesseract 3.0以前的版本，都不支持中文，其实我用了下Asprise-OCR算是速度比较的快了，可惜他鄙视中文，这个没有办法，正好这段时间知名的开源OCR引擎Tesseract 3.
# 实现Java OpenCV文字识别定位
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Java OpenCV文字识别定位。这个过程需要一些基本的知识，但我会尽力解释清楚每一个步骤。
### 流程概述
首先，让我们来看一下实现这个任务的整体流程。下面是一个表格，展示了每个步骤，以及需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图像 |
| 2
原创
2024-06-08 05:06:05
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今天，研究了一下表格中文字的定位。在我的上一篇博客中已经根据自己的需求进行了文字的定位提取。现在，我需要针对表格中的文字进行定位提取。如果直接按照原来的文字提取方法，会提取很多非表格区域的文字信息。我根据自己的需求进行相应的修改。对于表格的定位识别可以参考我的博客。我对之前的代码做了一部分。这部分主要是针对mask图像，为了保证更好的检测到轮廓。便于进行表格的定位提取。Today, I study
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2024-06-25 21:23:29
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在当前的技术应用中，图像的文字识别（OCR）和定位问题变得愈发重要，尤其在移动设备平台上，如Android。此次我将以“Android opencv 图片文字识别定位”为主题，记录这一过程中的问题分析和解决方案，希望能对实现类似功能的开发者有所帮助。
### 问题背景
在一个典型的用户场景中，用户希望通过其Android手机摄像头拍摄图片，并能够自动识别图片上的文字信息，以便进行翻译、存储或其
一、项目目的 尝试提取类似下图中发票中的有效文字二、项目实现1.边缘提取 首先，我们需要定义一个resize函数，用来等比缩放传入图片，防止图片长宽过大，导致边缘提取算法失效。下述函数是以宽度为优先进行等比缩放。def resize(img,width=None,height=None,in
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2024-06-07 11:30:23
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一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int areas;
//该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形，我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
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2024-04-16 14:33:10
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文章目录前言一、汉字点阵字库原理1.汉字的机内码2.汉字的区位码3.区位码编码规则4.汉字机内码、国标码和区位码三者关系(1)三者的关系(2)运算规则5.字形数据存储格式二、OpenCV打开图片并写汉字1.将中文点阵库下好并移放进目标工程2.编写logo.txt文件3.编写代码 前言学习理解汉字的机内码、区位码编码规则和字形数据存储格式。在Ubuntu下用C/C++(或python) 调用ope
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2024-06-07 05:16:54
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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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当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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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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opencv中除了提供绘制各种图形的函数外，还提供了一个特殊的绘制函数——在图像上绘制文字。这个函数即是cv::putText()。具体形式如下：void cv::putText(
cv::Mat& img, // 待绘制的图像
const string& text, // 待绘制的文字
cv::Point origin, // 文本框的左下角
int fontFa
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2023-11-30 18:34:05
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