# 提取第一张图片的数字 result_text = result.text ``` 四、总结 通过以上步骤,可以实现使用OPENCV模板匹配识别数字的功能。需要注意的是,在实际应用中,数字识别可能会遇到各种问题,如图像模糊、数字遮挡、数字重叠等。因此,在实际操作时,需要根据具体情况进行调整和优化。
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) roi = group[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.resize(roi, (57, 88)) cv_show('roi',roi) # 计算匹配得分 scores = [] # 在模板中计算每一个得分 for (digit, digitROI) in digits.items(): # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(roi, digitRO...
thickness 是矩形边线的宽度 多模板匹配 有些情况下,要搜索的模板图像很可能在输入图像内出现了多次,这时就需要想匹配多个结果,使用函数 cv2.minMaxLoc()是无法实现的,需要利用np.where()进行处理。要找出多个匹配结果。 a = np.arange(12).reshape(3, 4) b = np.where(a>2) print(a) print(b) 1. 2....
# 计算并匹配每一组中的每一个数值 for c in digitCnts: # c表示每个小轮廓的终点坐标 z = 0 # 找到当前数值的轮廓,resize成合适的的大小 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(c) # 外接矩形 roi = group[y:y + h, x:x + w] # 在原图中取出小轮廓覆盖区域,即数字 roi = cv.resize(roi, ...
本文实现了对读入图片的基本图像操作,用模板去匹配处理后的银行卡,最终识别出银行卡的卡号。所涉及的图像操作包括:灰度转换、二值转换、阈值分割、轮廓检测、礼帽操作、梯度运算、闭操作、模板匹配。 步骤: 首先需要将模板里的数字单独切出来,然后把银行卡上的数字也单独切出来,最后对银行卡的数字一个一个对比模板(...
OpenCV实例(四)手写数字识别 1.基本原理 2.实现步骤 2.1数据准备 2.2计算匹配值 2.3获取最佳匹配值及对应模板 2.4获取最佳匹配模板对应的数字 2.5输出识别结果 3.代码实例 作者:Xiou 1.基本原理 使用模板匹配的方式实现手写数字识别,其基本实现原理如图所示。
函数的最后一部分就是对每个数字轮廓进行分割,取出单个数字的区域然后进行模板匹配。 for(gx, gy, gw, gh)inright_loc:# 用于存放识别到的数字digit_out = []# 下面两个判断主要是防止出现越界的情况发生,如果发生的话图片读取会出错if(gy-10<0): ...
理想是美好的,现实是残酷的,这识别了个啥。注意定义的数值。得根据实际情况确定。 理论情况下的识别 实际情况下,识别了个寂寞 调试之后识别结果 过程: (1)读取模板图像,将其转为灰度图,并且二值化; (2)检测出模板图像中的数字轮廓; (3)将模板中的数字轮廓按照 x 方向的坐标大小进行排序,匹配对应的数字,并把...
数字图像处理(c++ opencv)--持续更新 1 c++ opencv模板匹配matchTemplate函数调用 （1）使用matchTemplate...
1.模板读入 2.模板预处理,将模板数字分开,并排序 3.输入图像预处理,将图像中的数字部分提取出来 4.将数字与模板数字进行匹配,匹配率最高的即为对应数字。 1、模板读入,以及一些包的导入,函数定义等 import cv2 as cv import numpy as np import myutils ...