在数字时代,图像中的文字识别(OCR)技术广泛应用于文档处理、自动驾驶、智能监控等多个领域。然而,直接对整幅图像进行OCR处理不仅效率低下,还可能因为图像中的非文字元素(如背景噪声、图片等)影响识别准确率。为此,结合目标检测技术如YOLO进行文字区域的预检测,成为了提升OCR效率和准确性的重要手段。 一、YOLO简介 YOLO...
1.1 环境要求 本次环境使用的是python3.6.5+windows平台,主要用的库是图像处理库opencv,包括用来目标检测和图像处理等操作。 1.2 数据集处理 其中数据集由自己利用手机摄像头拍照获得,因为要使用的分类算的是SVM算法,故需要定义两种类别,一种是需要寻找的目标图片,即校园卡图片存储在positive文件夹下,如图1可见;第二...
在推论过程中,将预测的IoU乘以分类概率和客观性得分,以计算最终的检测置信度,这与定位精度更加相关。 然后将最终的检测置信度用作后续NMS的输入。 6.Grid Sensitive: yolov3采用的回归方法如上式,其中x,y是目标中心,s为尺度因子,gx,gy为预测的网格中心整数。显然,x和y不能精确等于s x gx或s x(gx + 1)。
毕设有救了!一小时学透基于Pytorch框架的OCR文字识别实战,ABINET、DBNET、CRNN、CTPN全详解,看完就能跑通!神经网络/目标检测共计15条视频,包括:1.1. 074 OCR文字识别要完成的任务、2.2. 075 CTPN文字检测网络概述、3.3. 076 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关
文字识别在现实场景中的用途非常广泛,现在已经有很多公司将这项技术用于实际中。比如车牌识别,图片转换成文档,拍照搜题,拍照翻译等。这让很多人有了错觉,感觉文字识别的技术已经炉火纯青,可以广泛应用。其实不然,车牌识别里面字体和字的类型比较单一,并且有一些矩形等辅助的特征。而拍照翻译的图片一般是文档类型,较容易...
Faster R-CNN 目标检测算法 Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks R-CNN:Regions with CNN features Input image Extract region proposals(~2k) Compute CNN features Classify regions IoU Intersection over Union 测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准 ...
根据训练好的抠图模型从所述第一包含背景和介质的图片提取出介质图片；根据所述介质图片和所述目标背景图片生成第二包含背景和介质的图片。本发明实现了高效生成大量包含背景和介质的图片，有助于提高训练出的目标检测和文字识别模型的识别准确性。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
基于目标检测网络的场景文字检测识别的研究与实现.pdf,基于目标检测网络的场景文字检测识别的研究与实现 摘要 文字作为人与人交流或人与物体交互的重要形式之一,是一种能够提供信息 的重要元素。近年来,从场景中检测识别文字已经成为热点研究方向,其目的是 将场景中的文
简介:YOLO 目标检测 识别框不显示文字标签(已解决) 问题描述 类似这种报错: 会导致yolo识别框上没有文字标签: 报错原因 文件夹data/labels/中有字母字符的图片。YOLO 使用它们在图片中绘制标签。如果没有该文件夹或者已删除该文件夹,因此 Yolo 找不到它们,所以标签在图片中变黑。
摘要：本发明提出了一种基于目标检测和知识图谱的古文字识别方法，属于图像处理和识别技术领域，包括对古文字图片数据进行部件标注和数据预处理，以扩充古文字图像数据集；构建古文字部件识别模型，识别出古文字图片包含的部件和部件的位置坐标；根据识别出的古文字图片包含的部件和部件的位置坐标，构建古文字部件位置关系...