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...
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(0...
# 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。
对这些数字进行一一截取(打开摄像头,图像中出现数字之和关闭摄像头,在图像中截取数字,右键选择将图像选择保存到PC),用它们来作为我们的模板图片(此时图片格式后缀为bmp格式)。 在右边的Frame Buffer框中进行截取,注意:不要点Zoom,因为Zoom展示的是放大后的效果,在识别时可能会导致失帧。 例如:本人截取的一张图片(...
opencv图像识别数字 基于opencv的数字识别 【Opencv】识别信用卡数字【代码实现】 主要用到模板匹配,轮廓外接矩形等——根据银行卡实际情况来做的不具有普适性,但车牌扫描可以参考。 直接上代码: 识别信用卡数字:如下图: 最终达成效果: 提供数字模板: 主代码:opencv_study_CreditNumberMatch.py...
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:...
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,并把轮廓定义为统一大小;
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。
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) num_roi.append((x, y, w, h))# 对数字区域进行处理,把尺寸缩放到与数字模板相同# 对其进行简单处理,方便与模板匹配,增加匹配率for(rx, ry, rw, rh)innum_roi: roi = img_digit[ry:ry+rh, rx:rx+rw] ...