基于OpenCV的OCR文字识别技术,通常包括以下几个关键步骤:图像预处理、文字区域检测、OCR识别和后处理。 图像预处理 图像预处理是OCR文字识别的第一步,其目的是提高图像质量,减少噪声干扰,为后续的文字区域检测和OCR识别提供清晰的图像。这一步骤主要包括灰度化、二值化、滤波、边缘检测和轮廓检测等操作。 灰度化:将彩...
在图像中查找轮廓; 对每个轮廓进行 OCR 识别。 代码示例 以下是使用 OpenCV 进行数字识别的基本代码示例: importorg.opencv.android.*;importorg.opencv.core.*;importorg.opencv.imgproc.Imgproc;importorg.opencv.android.CameraBridgeViewBase;publicclassMainActivityextendsActivityimplementsCameraBridgeViewBase.CvCameraView...
分割出的数字效果如下: 三、数字识别 1.穿线法 数字式仪表的数字都是八段数码管式数字,都是横平竖直的笔画,没有弧度,可以考虑用割线进行识别,原理图如下。将数字区域(数字1除外)分割成六个部分,扫描个部分的像素点,判断该区域内是否存在笔画(a,b,c,d,e,f,g),最后根据二进制的规则可推断出数字的值。除数...
}//////OCR 识别,仅仅只能识别单行数字//////训练库///要识别的图片路径publicoverridestringGetText(Mat src,boolisDebug =false){this._isDebug = isDebug;#region图片处理varrespMat = MatProcessing(src, isDebug);if(respMat ==null)return"";#endregion#region查找轮廓varsortRect = FindContours(resp...
使用OpenCV对0到9数字进行识别,实现简单OCR功能,基于CA(轮廓)分析实现特征提取,基于L1距离计算匹配实现数字识别。在排除干扰的基础上,识别精度可以达到98%以上。整个算法分为两个部分,第一部分是特征提取,提取的特征实现了尺度不变性与轻微光照与变形干扰排除,第二部分基于特征数...
OpenCV-Python中的简单数字识别OCR 我试图在OpenCV-Python(CV2)中实现一个“数字识别OCR”。这只是为了学习。我想在OpenCV中学习KNeest和SVM的特性。 我有每一个数字的100个样本(即图像)。我想和他们一起训练。 有一个样本letter_recog.py这是OpenCV样本提供的。但我还是想不出怎么用它。我不明白什么是样本,响应...
手写体识别(OCR, Optical Character Recognition)是计算机视觉和机器学习领域的经典问题之一。在这个教程中,我们将使用OpenCV5.0库结合SVM(支持向量机)来识别手写数字。OpenCV提供了丰富的图像处理功能,而SVM则是解决分类问题的一种高效算法。 环境准备 确保你的开发环境中已安装了Python、OpenCV5.0(或兼容版本)以及NumPy库...
img = cv.imread("images/ocr_a_reference.png") # cv_show(n, template) # 自定义的展示函数,方便显示图片 2、模板预处理,将模板数字分开,并排序 模板的预处理顺序:灰度图,二值化,再进行轮廓检测。需要注意的是openCV检测轮廓时是检测白色边框,因此要将模板图的数字二值化变为白色。
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 cvimport numpy as npimport myutilsdef cv_show(name, img): # 自定义的展示函数 cv.imshow(name, img) cv.waitKey(0)# 读入模板图n = 'text'img = cv.imread("images/ocr_a_refere...