代码示例：import cv2 as cv
import numpy as np
import pytesseract
from PIL import Image
img = cv.imread('test.jpg')
rows, cols, _ = img.shape
img = cv.resize(img, (int(cols/2), int(rows/2)))
img = cv.cvtC
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2024-09-19 09:31:30
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# 使用 OpenCV 实现 Java 中的文字识别
在计算机视觉的领域，文字识别是一个重要的任务，它可以帮助机器理解和处理图像中的文本信息。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了强大的功能来进行图像处理和分析。本文将引导你如何在 Java 中使用 OpenCV 完成文字识别的工作。我们会通过一个具体的流程步骤和代码示例来进行讲解。
## 文字识别的流程
下面是实现文字识别的基本步骤
本文翻译自 Adrian Rosebrock 在 深度学习，光学字符识别(OCR)教程，上一篇讲到文档图像透视转换，我们期望可以通过OCR对文档进行识别，在真正实现OCR之前，需要通过EAST深度学习库来标识出图像中含有的文本，第二步再借助OCR库实现对标识出来的文本图像进行识别。在本教程中，您将学习如何使用EAST文本检测器使用OpenCV检测自然场景图像中的文本。OpenCV的EAST文本检测
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2023-10-26 22:02:08
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最近开始接触图像处理，接到的首个任务就是将实验室用颜色标记好的数据再在原图上按不同颜色框出来，以在模型预测阶段检查预测效果。下面使用一张摇滚乐队Halestrom的图片进行说明。首先，我拿到的原图如下图所示： 图1
我们将原始图片按照人、地板、墙三种元素进行标记，得到下图： 图2
将上述两张图片输入我们的模型，那么模型能够做到给出一张新的图片它就能够输出一张按颜色分
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2024-02-10 16:29:03
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用open cv 读取图像参数读取图像的RGB通道import cv2
img = cv2.imread(‘C:/Users/kyle/Desktop/002.jpg’)
cv2.namedWindow(‘image’, 0)
cv2.imshow(‘image’, img)img = cv2.imread('C:/Users/kyle/Desktop/002.jpg')括号里还可以添加一个参数：
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2024-10-26 11:17:51
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概述这个工作主要是利用之前项目的语义分割算法，顺便探索一下身份证部件解析的功能。安排实习生利用合成的身份证照片进行了语义分割的标注。我的目的有两个：1.检测身份证上的信息是否齐全；2.确定身份证各文字信息的位置，把文字抠出来给OCR程序。基于opencv的算法之前写过一篇文章《python_opencv–身份证文字区域检测》，利用opencv的接口进行二值化，然后找出所有的阴影对应的外接矩形。这个
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2024-02-24 12:12:25
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本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括：1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。6.通过算
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2024-03-06 07:51:58
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Tesseract的简单使用一、概述二、OCR中英文识别三、整个工程代码以及三方库四、总结 一、概述
Tesseract是比较经典的OCR算法，且能够获得较好的识别效果。既有开源的算法代码可以使用，又有编译好的识别工具，可谓是相当不错了。如此，那得赶紧试试效果究竟如何了。我是使用windows10编译Tesseract库的，但是始终都是那个乱码问题，怎么改签名页也没用，不知道有没有小伙伴遇到过这
2020年12月28日22:08:08环境：windows10 vscode cmake vcpkgvcpkg install opencvvcpkg install tesseract 参考手册tesseract-ocr demohttps://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/master/APIExample.md&nb
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2024-05-19 22:27:49
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《OpenCV系列教程》 项目位置：OpenCV-Sample 代码位置：100-OCR.py 今天的博文我们将学习使用开源工具Tesseract＋OpenCV，对图片上的文字进行识别。从图片提取文字的方法叫作“光学字符识别”（Optical Character Recognition ）简称OCR，也可以简单的叫做文字识别。Tesseract最初由惠普实验室开发，在2005年惠普与内华达拉斯维加
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2024-02-24 11:47:42
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opencv 场景文字识别 文章目录opencv 场景文字识别前言目标API场景文字检测：` cv::dnn::TextDetectionModel`场景文字识别：`cv::dnn::TextRecognitionModel `模型和数据准备TextDetectionModel:TextRecognitionModel:场景文字检测example场景文字识别example总结不足 前言opencv
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2023-10-15 14:46:29
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关于之前已经写过一篇文章了，是关于字符提取的与识别的，本篇文章与上次的文章内容大致一致，只是比对数据库变更了，并且不仅只通过轮廓，还可以通过模板图的方式来进行手写字提取！函数介绍，以及轮廓提取和识别流程这里就不细说，详细的可以参考我的上一篇文章：使用Opencv进行轮廓检测，字符提取，简单的直方图字符识别！首先比对要有数据库图，这里我们先手写几个字作为数据库模板 (JPG格式)鼠标手写字
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2023-09-22 14:15:33
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预备知识 下面两个都不是必备知识，但是如果你想了解更多内容，可参考这两篇文章。 OpenCV 2.4+ C++ SVM介绍 OpenCV 2.4+ C++ SVM线性不可分处理 SVM划分的意义 到此，我们已经对SVM有一定的了解了。可是这有什么用呢？回到上一篇文章结果图： 这个结果图的意义在于，他成功从二维划分了分类的区域。于是如果以后，有一个新的样本在绿色区域，那么我们就可以把他
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2023-09-05 21:34:00
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第一次写长博，记录一个项目。这几天一直在接小活，有一个是客户的要求是将目标图片上的文字（目测是好多器材上边的编号）检测出来，并对比，要求长字符串和长字符串相同，短字符串和短字符串相同，不一样的需要标识出来。感觉还挺有意思的，就把过程贴出来以便日后复习。话不多说先贴图：待检测图片和最终识别结果如下图，相同的长字符串用蓝色框标出，短字符串用绿色框标出，而疑似不一致字符串用红色框标出，对客户传来的待测试
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2023-10-12 06:27:26
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opencv的puttxt（）函数不能汉字输出，这也是困惑好多人都问题，经过几天的查资料，改代码终于成功实现opencv汉字输出。第一种方法是 是通过写一段代码，能够转码，封装一下再调用，从而实现汉字输出。第二种方法是 使用PIL进行转换一下以下这个是ft2.py 实现转码的代码# -*- coding: utf-8 -*-
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2023-11-01 17:28:25
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文章目录前言一、安装Tesseract-OCR二、文档扫描1.需要透视变换的图像2.直接Tesseract-OCR总结 前言这里实现文档扫描主要是依靠Tesseract，Tesseract是一个光学字符识别引擎。支持多种操作系统，基于Apache许可证的自由软件，由Google赞助开发。 Tesseract被认为是最精准的开源光学字符识别引擎之一。是一个光学字符识别引擎。支持多种操作系统，基于A
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2023-11-07 08:15:40
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OpenCV 简介：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、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保
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2023-11-28 16:12:37
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理论基础：基于论文 “Real-Time Scene Text Localization and Recognition”。 项目实现：opencv3.0 + tesseract，github开源项目。 开发环境：win7 64位+Visual Studio 2012。 先上一张结果图吧： 在release版下，速度还是很快的，识别率还算可以。 实现的难点不在代码，因为早有人实现了，让人
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2023-11-17 17:03:30
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必备知识 Haar-like通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显
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2024-03-17 14:15:26
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在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中，我们先用了一种很笨的办法来分割字符。 首先对图片进行灰度化，然后二值化，这里的二值化要选择一个合适的阈值。然后我们进行轮廓的提取，计算轮廓最小矩形的面积，若面积过大，则认为这个是背景图片，若面积过小，则认为是噪点。这种方法有一个弊端，就是文字有大有小，大的文字也有可能会被当成背景，小的标点也可能会被当成噪点。代码如下： 实现了读入一张图片，进行灰度
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2023-11-03 12:11:10
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