环境：opencv3.3 + C++ +win10 64位利用KNN进行手写数字识别，在opencv的文件夹中提供了一个可以用来训练的照片，一共有5000个小样本每个数字对应的有500个图片 。对应的文件夹应该是 opencv/sources/samples/data/digits.png其中每个小图片的样本是20*20 作为训练集和预测集的图片大小必须一致，所以用程序把每一个数字都切出来，所切的
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2024-07-04 06:12:40
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但凡对机器学习有所了解的人，相信看到数字识别的第一反应就是MNIST。MNIST是可以进行数字识别，但是那是手写数字。我们现在要做的是要识别从九宫格图片中提取出来的印刷体的数字。手写数字集训练出来的模型用来识别印刷体数字，显然不太专业。而且手写体跟印刷体相差不小，我们最看重的正确率问题不能保证。本文从零开始做一遍数字识别，展示了数字识别的完整流程。从收集数据开始，到数据预处理，再到训练
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2024-04-03 11:57:43
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大家好啊！这次的文章是上一个文章的后续，与上一次不同的是，这一次对数字识别采用的是贝叶斯（Bayes）分类器。前面的文件夹遍历以及将图片处理成数字字符串本篇文章就不介绍了，大家有兴趣可以看之前的文章：点这个（过程就是分别遍历训练和测试图片所在的文件夹，并把所有图片处理成49位的字符串类型的数字并分别存在两个文本文档txt里，最后用贝叶斯分类器对
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2024-07-08 09:58:44
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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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1.模板匹配的原理2.相关API2.1模板匹配API： 注： 1.关于result的size为什么是（W-w+1，H-h+1）,其中W、H是原图像的宽和高，w、h是模板的宽和高，而且要求w≦W，h≦H，这张图应该可以很好的解释； 2.OpenCV提供的method总共有六种，如下： cv::TM_SQDIFFcv::TM_SQDIFF_NORMEDcv::TM_CCORRcv::TM_CCORR_
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2024-10-06 14:14:25
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前言：SVM（支持向量机）一种训练分类器的学习方法mnist 是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM 一个常用的SVM框架OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口，就试试了。详细的OpenCV文档：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/int
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2024-01-09 17:51:05
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx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Tenso...
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2022-02-09 14:23:38
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx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Tenso...
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2021-10-25 15:27:04
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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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OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
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2024-07-04 06:13:34
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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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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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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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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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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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前言：SVM（支持向量机）一种训练分类器的学习方法mnist 是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM 一个常用的SVM框架OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口，就试试了。详细的OpenCV文档：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/int
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2024-03-25 17:38:57
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OpenCV中给出了很多种提取对象特征的方法。 从简单的图像色块>图像阈值分割>轮廓查找>特征点检测>直方图检测等等有很多。这些简单的方法看似没有什么实际的场景可以直接拿来使用，但是就学习的时候拿来学习学习是非常恰当的。 下面就按照颜色阈值的方式来查找图像中的蓝色物体，提取出对象的掩膜并进行覆盖。色域转换通常情况下，摄像机直接采集到的图像是RGB色域的（在Opencv中三通
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2023-11-09 10:25:17
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一、边缘提取常用算子1、sobel算子边缘检测//Sobel梯度算子
void imageSobel(){
const char* name = "lena.tif";
IplImage* image = cvLoadImage(name, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (image == NULL){
printf("image load failed.\n
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2024-06-29 20:23:56
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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、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
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2024-02-13 21:06:56
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