text_detection.py:检测静态图像中的文本。 text_detection_video.py:通过网络摄像头或输入视频文件检测文本。 这两个脚本都使用了序列化的EAST模型(frozen_east_text_detection.pb),以便在“下载”中提供。 实施说明 我今天包含的文本检测实现基于OpenCV的官方C ++示例;但是,我必须承认在将其转换为Python时遇到了一...
parser = argparse.ArgumentParser(description='Use this script to run text detection deep learning networks using OpenCV.') # Input argument parser.add_argument('--input', help='Path to input image or video file. Skip this argument to capture frames from a camera.') # Model argument parser.a...
String model ="D:/python/cv_demo/ocr_demo/frozen_east_text_detection.pb"; // Load network. Net net = readNet(model); // Open a camera stream. VideoCapturecap(0); staticconststd::stringkWinName ="EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector"; namedWindow(kWinName, WINDOW_AUTOSIZ...
String model = "../../data/testdata/dnn/frozen_east_text_detection.pb"; // 加载模型 Net net = readNet(model); auto names = net.getLayerNames(); // 测试视频或图片或图片序列 VideoCapture cap; cap.open("../../data/image/bp2.jpg"); static const std::string kWinName = "EAST: A...
auto model = "./model/frozen_east_text_detection.pb"; //检测图像 auto detect_image = "./image/patient.jpg"; //输入框尺寸 auto inpWidth = 320; auto inpHeight = 320; //置信度阈值 auto confThreshold = 0.5; //非极大值抑制算法阈值 ...
代码github.com/Smartuil/OpenCV-Practical-Exercise/tree/master/TextDetection 0 常言道:“一图胜千言”。在这篇文章中,我们将从字面上理解它,并试着在图片中找到单词!在之前的一篇关于文本识别的文章中,我们讨论了Tesseract如何工作,以及如何将它与OpenCV一起用于文本检测和识别。这一次,我们将基于最近的一篇论...
EAST是一种基于深度学习的文本探测器,即高效、准确的场景文本检测(Efficient and Accurate Scene Text detectionpipeline)。更重要的是,深度学习模型是端对端的,因此可能绕开一般文本识别器用的计算成本高昂的子算法,比如候选对象聚合和词汇分割等。 项目结构
cv.imshow("Text detection result",vis)cv.imwrite("D:/test_detection_demo_02.png",vis)cv.waitKey(0) 基于卷积神经网络模型实现场景文字检测演示如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcnn_text_detect():image=cv.imread("D:/images/cover_01.jpg")cv.imshow("input",image)re...
startX= int(startX * rW) startY= int(startY * rH) endX= int(endX * rW) endY= int(endY * rH) #draw the bounding box on the image cv2.rectangle(orig,(startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2) # show the output imagecv2.imshow("Text Detection", orig)cv2.wait...
└── text_recognition.py 我们的项目包含一个目录和两个值得注意的文件: images/ :包含六个包含场景文本的测试图像的目录。 我们将对这些图像中的每一个尝试 OpenCV OCR。 frozen_east_text_detection.pb:EAST 文本检测器。 该 CNN 已针对文本检测进行了预训练,可以立即使用。