# 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。
printf("识别错误,识别的是%c,第%c个\n",rightNumber,location); return false; } int main(int argc, char* argv[]) { /*IplImage *img=0; //地址 for(int i=0;i<10;i++) { for(int j=0;j<10;j++) { //获取数字0-9各10张图片 char *address=(char *)malloc(sizeof("C:\\桌面\...
Step 3:获取最佳匹配值及对应模板。获取所有匹配值中的最佳匹配值(该匹配值可能是所有匹配值中的最大值,也可能是所有匹配值中的最小值),并找到对应的模板。 Step 4:获取最佳匹配模板对应的数字。将最佳匹配模板对应的数字作为识别结果。 Step 5:输出识别结果。综上所述,使用模板匹配的方式实现手写数字识别的流程...
1.预处理模板图像 假设把模板的每个数字切成矩形,可以先对每个数字求外轮廓,然后根据轮廓可得外接矩形,便可切出,其中对于外轮廓处理需传入二值图。于是步骤如下: (1)读入模板图像 img = cv2.imread(args["template"]) 1. (2)化为灰度图 ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 1. 由于图像本身就...
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(...
4、模板匹配 将模板数字和待识别的图片都处理好后,就可以进行匹配了。 locs = [] # 存符合条件的轮廓for i, c in enumerate(threshCnts): # 计算矩形 x, y, w, h = cv.boundingRect(c) ar = w / float(h) # 选择合适的区域,根据实际任务来,这里的基本都是四个数字一组 if 2.5 < ar < 4.0:...
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 ...
opencv图像识别数字的简单实例 opencv基本图片操作: 因为opencv有2.0 和 3.0 的版本区别,所以网上搜到的函数或类型都是两种格式,建议用新版的,什么impImage* 类型的都是2.0版本的写法,我全部使用的是Mat。一定要统一好,不要一会新的一会旧的,会报错的。
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 ...
OpenCV是一个采用C及C++语言编写的开源机器视觉库,使用范围很广,在此不做过多的介绍,详情可以看一下:OpenCV官网。在此我们稍微探讨一下OpenCV的模板匹配功能。模板匹配,顾名思义,即给定的一张图片中识别并找出模板图所在的位置。如我需要在下图中定位出照片图标的位置,此时我们就需要用到OpenCV的TemplateMatch功能了...