//由于我这里的数据字符图像只包含数字以及大写英文字符,只识别数字字符以及大写英文字符 vector<int>ValidChars = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', ...
(b)测试图1YOLOv4-tiny (c)测试图2YOLOv4 (d)测试图2YOLOv4-tiny 图YOLOv4与YOLOv4-tiny模型的检测结果 3.总结 YOLOv4的检测精度优于YOLOv4-tiny。经GPU 加速后,模型推理速度明显提升,YOLOv4 的推理速度提高了约10倍,YOLOv4-tiny的推理速度提高了约4.8倍。
method="left-to-right")[0]digits={}#对于其中每一个轮廓进行提循环,i为数字名称,c为轮廓,我们将每个数字0-9(字典键)与第30行的每个roi 图像(字典值)相关联 。
目前字符识别方法主要有基于神经网络的识别方法、基于特征分析的匹配方法和基于模板的匹配方法。 (1)基于神经网络的识别方法 基于神经网络的识别方法主要包括4个步骤:预处理样本字符、提取字符的特征、对神经网络进行训练、神经网络接受经过相关预处理和特征提取的字符并对这些字符进行识别。 (2)基于特征分析的匹配方法 基...
vector<vector<cv::Point>> contours;//存储图像中的轮廓。 vector<cv::Vec4i> hierarchy;//存储轮廓的层级信息。 findContours(img, contours, hierarchy, cv::RETR_CCOMP, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0)); //2.筛选那些面积小的 ...
opencv 字符识别(OCR) 本项目是为了实现数字识别(ocr),包括训练模型代码和识别代码 训练模型: importsysimportnumpyasnpimportcv2 im=cv2.imread('test6.png')im3=im.copy()gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)blur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)thresh=cv2.adaptiveThreshold(blur,255,1,1,11,2)#...
1、模板匹配字符识别算法。 模板匹配字符识别算法是图像识别中的经典算法之一,该算法的核心思想是:通过比较待识别字符图像的字符特征和标准模板的字符特征,计算两者之间的相似性,相似性最大的标准模板的字符即为待识别的字符。 2、神经网络字符识别算...
[0][i][2]C=2*math.pi*radiusprint(C,radius)ROI=img[y:y+h,x:x+w].copy()cv2.imshow('ROI',ROI)trans_center=(center[0]-x,center[1]-y)polarImg=cv2.warpPolar(ROI,(int(radius),int(C)),trans_center,radius,cv2.INTER_LINEAR+cv2.WARP_POLAR_LINEAR)polarImg=cv2.flip(polarImg,1)#...
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])...
使用Pytesseract进行文字识别:a. 首先,需要导入OpenCV和Pytesseract库:import cv2 import pytesseract b. 读取图像:image = cv2.imread('image.jpg') c. 对图像进行预处理:OCR对图像质量和预处理要求较高。可以对图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作:gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, ...