Tesseract的OCR作为一款字符识别的引擎，它最先是由惠普实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。后来，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生。在2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并委托Google对其进行
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2024-03-28 06:32:34
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基于OpenCV的车牌识别系统之二——字符分割与识别 车牌定位完之后就是车牌的字符识别，字符识别又分为字符分割和字符识别。字符分割的步骤采用OpenCV中寻找外轮廓函数，并根据字符轮廓在车牌图像上分割出字符图像。字符识别采用三层神经网络。本程序中采用OCR最常见的特征提取方法：首先将每个字符归一化为20*20的字符，然后在每个字符中提取出一个1*440的特征向量，这440个特征中400为
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2023-11-11 10:28:22
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先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法： 【作用原理】：存在一个样本数据集合、每个样本数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进行比较，然后算法提取样本集中最相似的分类标签。一般说来，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，最后，选择这k个相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 通俗的说，举例说明：有一群明确国籍的人（样本集合，比如1
什么是OCR？OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业都有能力都是拿OCR技术
# 使用 OpenCV 实现字符识别的入门指南
字符识别，或称为光学字符识别（OCR），是将图像中的文本转换为可编辑文本的一种技术。本篇文章旨在帮助刚入行的小白进行 OpenCV 字符识别的实现。我们将通过简单的步骤和示例代码，让你了解整个流程。
## 整体流程
我们可以将字符识别的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
介绍了Eigen人脸识别中的两个理论基础，协方差矩阵和Jacobi迭代法求特征值及特征向量，并介绍算法实现时用到的关键函数，及人脸识别的主要过程，最后结合AT&T人脸库给出了示例代码！
1 理论基础学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础，现总结如下：1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式：共公式可以看出：均值描述的
# 字符设备驱动
## 添加menuconfig选项
1. cd kernel & mkdir test
2. vim Kconfig 添加 source "test/Kconfig"
3. cd test & vim Kconfig
```c
/*
在主菜单添加名为test menu的子
寄语：本文介绍了SVM的理论，细致说明了“间隔”和“超平面 ” 两个概念；随后， 阐述 了 如何最大化间隔并区分了软硬间隔SVM；同时，介绍了SVC问题的应用。最后，用SVM 乳腺癌诊断 经典数据集，对SVM进行了深入的理解。支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。SVM
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2024-08-07 16:42:20
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简述Anaconda编译环境下，利用OpenCV和tesseract进行OCR文字识别。配置环境后，通过OpenCV的函数读取并对图像进行预处理。然后将处理好的图像进行pytesseract相关操作对字符进行识别和定位。得到字符的位置和内容信息后再通过OpenCV绘制。 目录简述1. 资源及配置资源环境配置2. 单个字符识别的实现3. 词汇识别4. 数字的识别 1. 资源及配置资源代码资源：Faf
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2024-02-28 10:00:00
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入模型，执行推理，找出所有目标及其位置，最后绘制检测结果。2. 
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2024-03-07 20:43:02
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FPGA学习笔记图像处理算法1. sobel算子边缘检测算法
1.1 原理
1.2 FPGA实现 sobel算子边缘检测算法1. sobel算子边缘检测算法1.1 原理边缘检测：标识数字图像中变化明显那的点。结果体现：1. 深度上的不连续. 2. 表面方向不连续. 3. 物质属性变化. 4.场景照明变化.应用：图像处理和计算机视觉边缘检测算子： 1阶：roberts cross算子，
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2024-05-14 16:05:50
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OpenCV C++案例实战三十《中文点选验证码识别》前言一、图像预处理1.1 字符切割1.2 字符提取二、鼠标点击事件2.1 功能源码三、字符匹配3.1 功能源码四、结果展示五、源码总结 前言相信大家在登陆某个网站时或多或少都会经历过需要验证码才能登陆。常见的验证码方式有字符输入验证码、滑动条拼图验证码以及字符点选验证码。本案例要实现的是中文字符点选验证。本案例逻辑算法仅为本人为实现此功能所设
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2024-03-19 21:30:38
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快速字符识别
原创
2022-12-01 17:15:06
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OpenCV 中的字符识别通常使用 OCR 技术，OCR 可以识别图像中的字符并将其转换为可编辑的文本。识别字符的方法有多种，以下是一些常见的方法：基于模板匹配的字符识别方法：这种方法是将字符模板与待识别的图像进行匹配，从而识别出图像中的字符。模板匹配方法需要提前准备好字符模板，对于不同的字符需要准备不同的模板。基于特征提取的字符识别方法：这种方法是通过提取字符的特征来识别字符。常用的特征提取算法
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2023-09-18 14:40:24
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介绍 在我们日常上网注册账号以及制作网络爬虫时，经常会遇到奇奇怪怪的验证码，有些容易，有些连人眼都无法辨识。于是，大牛们想到了用深度学习的方法来破解验证码，对于一般的验证码往往能出奇制胜，取得不俗的识别效果。对于利用深度学习方法识别验证码，其预处理就是获取验证码中的单个字符，即字符切割。 本文将通过一个简单的验证码例子，来展示如何利用OpenCV来获取单个字符。手把手教学 我们所使用的示例
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2024-01-04 14:25:16
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其实在看到Mat类的时候，感觉总是怎么那么多功能，没办法就是那么头疼，不过功能多，那么用法也就多，相对的会在图像处理中有很大的重要，所以后面不知不觉中就会回去看看他，这里用ROI来进步说一下Mat,看看实例的应用，这样更舒服一些。 &nb
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2023-11-23 19:39:33
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本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！车牌号检测需要大致分为四个部分：1.车辆图像获取2.车牌定位、3.车牌字符分割4.车牌字符识别具体介绍车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.
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2024-01-09 19:45:20
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1 数据读取在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。1.1 PillowPillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，而且可以与ipython notebook无缝集成，是应用比较广泛的库。1.2 OpenCVOpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，最早由Intel开源得来。OpenCV发
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2024-05-14 20:52:20
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OCR（Optical Character Recognition），光学字符识别，是指使用扫描仪或数码相机等电子设备检查纸上的字符，通过检测暗、亮的方法确定字符的形状，并使用字符识别方法把字符转化为计算机数据的过程；即对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行图像处理和分析，最终获取文字的过程。一、OCR主要步骤： &
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2023-11-29 05:03:24
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最近做一个车牌识别项目，入门级别的，十分简单。车牌识别总体分成两个大的步骤：一、车牌定位：从照片中圈出车牌二、车牌字符识别这里只说第二个步骤，字符识别包括两个步骤：1、图像处理：原本的图像每个像素点都是RGB定义的，或者称为有R/G/B三个通道。在这种情况下，很难区分谁是背景，谁是字符，所以需要对图像进行一些处理，把每个RGB定义的像素点都转化成一个bit位（即0-1代码），具体方法如下：①将图
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2024-03-25 18:14:34
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