for c in cnts: # 计算轮廓近似 peri = cv2.arcLength(c, True) # c表示输入的点集 # epsilon表示从原始轮廓到近似轮廓的最大距离,它是一个准确度参数 # True表示封闭的 approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) # 4个点的时候就拿出来 if len(approx) == 4: screenCnt = approx break...
在C++中使用OpenCV进行文字识别,通常涉及以下几个步骤: 导入OpenCV库并读取图像: 首先,需要确保你的开发环境中已经安装了OpenCV库。然后,可以使用OpenCV的imread函数来读取图像。 cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <tesseract/baseapi.h> int main() { // 读取图像 cv::Mat image = ...
这次我们用的还是最开始我们用的背景消除建模的那个DEMO《C++ OpenCV视频操作之背景消除建模(BSM)-1》,在这个基础上我们加入文字输出,看看效果。 在这个例子中,因为我们有两个建模的类型,分别是MOG2和KNN,所以我们也分别做了两个不同的输出文字,一个是随我们手势实时显示,一个是固定显示位置。 随手势实时显示 这个...
【2】基于找到的圆做极坐标变换,将文字转换到水平方向。 x = circles[0][i][0] - circles[0][i][2]y = circles[0][i][1] - circles[0][i][2]w = h = 2 * circles[0][i][2]center = (circles[0][i][0], circl...
本文目的: 在Ubuntu下用C/C++调用opencv库编程显示一张图片,并打开一个名为"logo.txt"的文本文件。 一、点阵字库原理 一)、汉字编码 1.区位码 国标GD2312—80 中规定,所有的国标汉字及符号分配在一个 94 行、94 列的方阵中,方阵的每一行称为一个“区”,编号为 01 区到 94 区,每一列称为一个“位”,...
(p1.angle * CV_PI / 180); } //形成文字轮廓 cv::Mat preprocess(cv::Mat gray) { //1.Sobel算子,x方向求梯度 Sobel(gray, gray, CV_8U, 1, 0, 3); //imshow("3", gray); //2.二值化 threshold(gray, gray, 0, 255, cv::THRESH_OTSU + cv::THRESH_BINARY); //imshow("4", ...
文字识别,也称为光学字符识别(OCR),是计算机视觉领域的一个重要应用。它能够自动检测图像中的文字,并将其转换为可编辑的文本格式。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,虽然它本身不直接提供OCR功能,但我们可以结合其他库如Tesseract来实现这一目的。 准备工作 首先,确保你的环境中安装了Python、OpenCV以及Tesseract-OCR。
本文将介绍C++ OpenCV使用PaddleOCR做文字识别步骤。 效果展示 第一部分使用Halcon OCR实例中的部分图片验证,测试效果如下视频: 第二部分使用车牌识别图片验证,测试效果如下视频: 实现步骤 (1) 下载PaddleOCR 2.0源码: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR ...
OpenCV---xx2(OCR文本处理识别) OCR文字扫描识别 流程 1.图片处理 透视变换 2.应用tesseract开源库识别 代码详细--1 图片处理部分 import cv2 as cv import sys import numpy as np def trans_img(img, point): # 轮廓坐标 sort_x =sorted(point, key=lambda x: x[0][0])...
简单的文字识别 当然计算机没那么厉害能看出你的胸围或者头发长短。他需要一些他能读懂的东西,特别计算机通常“看到”的是下面的这种东东…… 我们需要对文字找到他的特征,来映射到高维空间。 还记得小学时候练字的米字格么?这似乎暗示了我们,虽然每个人写的字千差万别,但是他们却具有一定的特点。