在之前我们学会了关于K210的摄像头与lcd的一些应用,那么今天我们了解一些关于K210的一些画图的方法和利用K210进行颜色识别。 首先我们明确,什么是画图,为什么要画图。画图指在图片上画出圆,方框,箭头,十字交叉或者字符。我们为什么要画图,其实一个基础的应用就是颜色识别的时候。我们可以把识别到的颜色用一个方框框起来,这样首先可读性会大大增强。其次也方便我们知晓该色块的位置和大小。以及在人脸识
这一次,我们运用学到的Opencv的知识,一起来完成一个简单的数字识别项目,作者本人也是初学者,所以我将以初学者的角度思考要怎么完成这个项目。我将介绍对下图中的数字进行识别的方法:思考问题:1、Q:要怎么对一幅待检测的图像提取出我们要识别的数字呢?A:首先我们可以对图像进行简单的操作转化为二值图像,提取处其中的轮廓后取最小外接矩形,将得到的一个个矩形储存在定义的vector容器当中,等待下一步处理
前言最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理,在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR的图像识别功能,这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。提前说了下,OpenCV我个人还是个小白阶段,原来的数据处理是想提取车牌信息再通过OCR把车牌识别
转载 2023-11-08 14:44:11
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今天我们将讲解如何使用reginprops函数对图像中的不同形状进行提取,并基于特定的特征对其进行提取。以识别圆形为例:具体步骤如下: 1、将图像首先转化为灰度图像(这一步可以设定一个阈值区间,降低背景噪声的干扰),并将其二值化2、如果形状的颜色为黑色,则需要对其进行反色处理3、使用bwboundaries找到所有的闭合边界,主要是为了后续图像显示,与最后提取特定形状无关4、使用regionpro
# Python 图形识别 图形识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它涉及使用计算机算法和技术,来识别和解析图像信息。在这篇文章中,我们将介绍使用 Python 进行图形识别的基础知识和示例代码。 ## 什么是图形识别图形识别是一种将图像中的对象或图案与预定义的类别进行匹配的技术。它使用计算机算法来提取和分析图像特征,并根据这些特征进行分类。图形识别可以应用于许多领域,包括人脸识别
原创 2023-08-02 13:13:55
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文字识别一般都用的tesseract-ocr。 GitHub:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 而Android对应的比较推荐的有个tess-two。 GitHub:https://github.com/rmtheis/tess-twoDemo的GitHub地址:https://github.com/wangyisll/TessTwoDe
转载 2023-08-01 11:44:49
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周刊论文分享又来了!本次包含超分辨率、用于实时防暗无人机追踪器、实例分割、人脸识别图像和谐化等,共计 7 篇。      01      MASA-SR: Matching Acceleration and Spatial Adaptation for Reference-Based Image Super
文章来源:ATYUN AI平台 在刚刚过去的一月份(2018年1月),Facebook的研究机构Facebook AI Research(FAIR)发布了开源的Detectron对象检测库。几个星期后,谷歌发布了此版本的Tensorflow图像识别API。两个库都实现了最新的深度学习算法,用于对象检测。Detectron是在Apache 2.0许可下提供的Python库,并建立在由Fac
最近闲来无事研究了一下用Java如何模拟浏览器的行为,在实验登录的步骤时碰到了识别验证码的问题,于是在网上查找了关于Java如何进行图片识别验证码,由于根据网上查找的相关文章都不适合我的配置,所以特开此博客进行记录一下采坑的过程以及解决方法。做图像识别,可以使用TESSERACT-OCR来实现,但是该方式需要下载软件,在电脑上安装环境,移植性不高,使用Tess4J只需要下载相关Jar包,导入项目,
问题描述:关键字:VS2015、Opencv、形状、周长、面积、轮廓提取在很多时候我们需要对一些形状进行识别,其中包括对形状的区分、对图像的提取、对面积和周长的计算等等,这时我们可以利用opencv进行运用从而实现目的。本篇文章源于有一次同学提出了一个问题:存在一张图片如下,把图中的红色内容提出来,并且识别形状(正三角形,圆形,正方形),计算面积,周长,边长,中心点,接下来我们就用VS2015+O
转载 2024-01-04 06:10:36
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Python-Image 基本的图像处理操作,有需要的朋友可以参考下。Python 里面最常用的图像操作库是 Image library(PIL),功能上,虽然还不能跟Matlab比较,但是还是比较强大的,废话补多少,写点记录笔记。1. 首先需要导入需要的图像库: import Image 2. 读取一张图片: im=Image.open('/home/Picture/test.jpg'
转载 2023-07-04 22:38:10
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1、 使用pytesseract 进行图形识别#pytesseract依赖于tesseract,需要先按照tesseract yum -y install tesseract #安装完成后查看版本: tesseract -v #查询可用语言包: yum search tesseract-langpack- #安装中文简体、繁体语音包,默认支持英文 yum install tesseract-lan
原创 7月前
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# Python 实现图形拖动识别的完整教程 欢迎来到图形拖动识别的世界!在这篇文章中,我将带你逐步理解如何使用 Python 实现图形的拖动识别。这是一项非常实用的技能,适合图形界面开发、游戏开发等多个领域。我们将使用 `tkinter` 库来处理图形界面,同时利用事件处理机制响应用户的拖动操作。 ## 整体流程 在开始编码之前,先了解整个任务的流程。我们可以把整个实现过程分为以下几个重要
原创 2024-09-05 05:57:11
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常用的Android图片加载库有:Glide、Picasso、Fresco、Universal-Image-Loader。其github地址如下:Universal-Image-Loader:https://github.com/nostra13/Android-Universal-Image-LoaderFresco:https://github.com/facebook/frescoPicas
转载 2023-08-02 20:28:08
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随着人工智能热潮的发展,图像识别已经成为了其中非常重要的一部分。图像识别是指计算机对图像进行处理、分析,以识别其中所含目标的类别及其位置(即目标检测和分类)的技术。其中图像分类是图像识别的一个类,是给定一幅测试图像,利用训练好的分类器判定它所属的类别。该项目分为三部分:第一部分:系统驱动的安装与环境的搭建第二部分:利用VGG16网络进行模型训练与预测第三部分:通过模型算法的部署,实现模型预测的页面
转载 2023-12-27 15:59:38
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MATLAB图像处理(一)——计算机图形学之图像形状识别由于遇到了很多次这个课题,这次做完之后结合手上的资料总结一下。基本步骤:1、读取彩色图像转化为二值图像;2、确定图像中的形状边界;3、确定所需形状的目标;本文主要通过识别圆形目标来进行说明,原图如下所示,本例需要识别出下图中的圆形物体:1、读取彩色图像转化为二值图像 针对图像中可能有不同形状的目标物体,为了进行目标筛选,可以先通过形状判断,过
为什么想画太极图呢?因为我儿子不知道是看了哪本书还是哪个电视,竟然特地打印出一张太极图要挂在大门口,我赶紧说祖宗这挂在门外,别人看见了还以为咱家出什么事了,你喜欢就挂自己卧室门口吧,于是这张图就成了他门口的一道摆设。既然这么喜欢,咱就把它画出来,岂不玩得更高级。
转载 2023-07-10 17:56:31
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1 package com.linxi.page; 2 3 import java.awt.AlphaComposite; 4 import java.awt.Color; 5 import java.awt.Font; 6 import java.awt.Graphics; 7 import java.awt.Graphics2D; 8 import java.aw
转载 2024-07-12 13:13:13
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这两年,随着科技的迅速发展,人脸识别已经逐渐成为了新时期生物识别技术应用的重要领域,忘记密码了?没事儿,咱还可以“刷脸”!今天,小编将带大家了解一下最新的人脸识别技术,看看这项技术发展到哪一步了。 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,人们也比较熟悉这样的识别方式。不过,这种方式的缺点其实非常明显,光线的限制性非常大,并不能满足实际的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识
随着大家的办公需求的加大,现在已经有很多的办公软件出现了,那么,图片文字提取软件便是其中的一种,因为现在制作图片的要求也比较高,所以,在图片上加入文字也是很正常的事情,那么,怎么样才能够直接将图片中的文字提取出来呢?首软件:ABBYY FineReader ABBYY FineReader 是专业的OCR图片文字识别软件,可以快速、准确、方便地将扫描纸质文件、PDF格式及数字或移动电话图像转换成可
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