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...
利用pytesseract对裁剪后的图片进行文字识别 注意事项: 选择的文字区域会影响识别成功率, 如果文字区域紧贴文字, 可能会失败, 盲猜影响了特征提取 图片尺寸大小会影响边缘检测, 不缩放图片时, 阈值调整不当的话, 很容易生成N条边缘直线, 阈值怎么选定请了解霍夫变换的原理。 识别效果(加了二值化处理的准确度会很好...
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...
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...
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])
【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], circles...
【2】基于找到的圆做极坐标变换,将文字转换到水平方向。 代码语言:javascript 复制 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],circles[0][i][1])radius=circles[0][i][2]C=2*math.pi*radiusprint...
文字识别无限超人Infinitman 发消息 行业场景化数据服务商,专注于定制化数据技术服务。让数据超越数字,成为推动业务发展的强劲动力!关注无限超人,深度挖掘数据价值。 回归搜索的本质!没有广告,直达结果! Python (165/540) 自动连播 1.2万播放 简介 订阅合集 #python #深度学习 #人脸识别技术 手把手教你完成基于深...
(4) CMake编译PaddleOCR源码:使用版本我这里选择现成的VS2017 x64,CMake 3.16,注意下面蓝色部分中3个目录配置,然后依次Config和Generate,生成ocr_system.sln。 (5) 打开ocr_system.sln,选择x64 Release模式,生成ALL_BUILD,生成成功后,Release文件夹会生成ocr_system.exe。
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。