tesseract从来就不能“拿来就用”，识别效果受各方面的制约(文字的背景越单纯越好，像素越高越好)，需要特征抽取技术、机器学习技术和深度学习技术配合。识别前用OpenCV预处理图片以减少背景噪音对文字的干扰可以提高图片文字的识别率和正确率。OpenCV的话题自己可以成一本书，这里我们只是最浅层地使用它的功能函数。第三方模块opencv-python帮助我们在python程序中应用openCV，
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2024-06-23 05:40:20
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目录第一部分 初识Opencv1.C# 下Opencv库2.安装OpenCvSharp第二部分 OpencvSharp入门1.加载图像文件2.显示图像第三部分 基础应用1.颜色转换2.尺寸调整3.二值化4.四则运算5.颜色分割6.直线检测初识OpencvC# 下使用Opencv 库 •在.NET下常用OpenCV进行图像处理工作,常用的.NET下的OpenCV库有Emgu CV和Open
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2024-03-08 14:38:47
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_________________________________________________________________________________________________________________________________ 批处理（dir/a/s/b） 例：某文件
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2017-07-25 10:04:00
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图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往
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2023-12-21 13:14:28
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导言在机器学习环境中，迁移学习是一种技术，使我们能够重用已经训练的模型并将其用于另一个任务。图像分类是将图像作为输入并为其分配具有概率的类（通常是标签）的过程。这个过程使用深度学习模型，即深度神经网络，或卷积神经网络（CNN）。CNN由多个层组成，这些层中的每一个都负责学习和识别特定特征。下层可以识别边缘等。最终确定图像类别。本文将逐步介绍如何使用TensorFlow进行迁移学习。安装Tensor
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2024-05-05 19:51:14
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Opencv-Python入门 文章目录 目录 Opencv-Python入门文章目录Opencv介绍一、环境部署 二、使用步骤1.引入库2.读取本地图片并显示 3.图片数据结构 4.使用numpy数组生成图像5.常用的图像颜色处理1.RGB图像转灰度图2.图像模糊3.图像二值化6.摄像头操作7.目标检测总结 O
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2024-06-12 05:28:52
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
Android变形矩阵——Matrix对于图像的图形变换，Android系统是通过矩阵来进行处理的，每个像素点都表达了其坐标的X、Y信息。Android的图形变换矩阵是一个3x3的矩阵，如下图所示： ⎡⎣⎢adgbehcfi⎤⎦⎥图形变换矩阵A ⎡⎣⎢XY1⎤⎦⎥像素点坐标矩阵C ⎡⎣⎢X1Y11⎤⎦⎥矩阵R=AC 当使用变换矩阵去处理每一个像素点的时候，与颜色矩阵的矩阵乘法一样，计算公式如下所
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2024-06-12 13:01:08
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目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
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实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
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文章目录图像的基本表示方法二值图像灰度图像彩色图像像素处理二值图像及灰度图像彩色图像使用 numpy.array 访问像素二值图像及灰度图像彩色图像感兴趣区域（ROI）通道操作通道拆分通过索引拆分通过函数拆分通道合并获取图像属性 本章主要介绍图像的基本表示方法、像素的访问和操作、感兴趣区域处理、通道处理等知识点。需要强调的是，使用面向 Python 的 OpenCV（OpenCV for Pyt
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2024-03-02 09:05:00
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最近在学《数字图像处理》时注意到利用直方图的两种方法1：局部直方图均衡化 2：直方图统计量 在增强局部图像的效果上有较大的不同，经过网上查阅学习，特在此做一次笔记，对比一下两种方法对图像增强效果的差异。直方图处理技术可以用于局部增强。过程是定义一个邻域，并把该区域的中心从一个像素移至另一个像素。在每个位置，计算领域中点的直方图，并且得到的不是直方图的均衡化就是规定化的变换函
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2024-09-25 15:51:08
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1、图像相关知识 1.1、模拟图像和数字图像 模拟图像又称连续图像，它通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息，所以是连续变换的，容易受干扰。 数字图像亮度用离散数值表示。 1.2、数字图像的表示 计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8 ...
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2021-09-05 11:00:00
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1.图像的缩放：就是按照所给的图像将图像方法缩小 #缩放有两种：一种是绝对尺寸，一种是相对尺寸 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #读取图像 img1 = cv.imread('image1.jpg
原创
2022-10-21 10:11:33
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文章目录一、图像的基础操作1. 图像的IO操作1.1 读取图像1.2 显示图像1.3 保存图像1.4 总结2. 绘制几何图形2.1 绘制直线2.2 绘制圆形2.3 绘制矩形2.4 向图像中添加文字2.5 效果展示3. 获取并修改图像中的像素点4. 获取图像的属性5. 图像通道的拆分与合并6. 色彩空间的改变二、算数操作1. 图像的加法2. 图像的混合 一、图像的基础操作1. 图像的IO操作这里我
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2024-03-05 13:14:52
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1 前言在计算机视觉技术中，阈值处理是一种非常重要的操作，它是很多高级算法的底层处理逻辑之一。比如在使用OpenCV检测图形时，通常要先对灰度图像进行阈值（二值化）处理，这样就得到了图像的大致轮廓，以便于识别图形。在阈值处理中，会将图像的每一个像素值与阈值进行比较，如果小于阈值，则将像素值置为0（黑色），若大于或等于阈值，将像素值置为最大值255（白色）。下边我们一起了解一下OpenCV中的三种阈
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2024-05-12 18:02:24
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5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
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2023-11-27 06:20:50
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1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
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2023-08-13 10:10:34
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