# cv2.imshow('open_img',open_img) print(pytesseract.image_to_string(roi_img,lang='chi_sim+eng',config='--psm 8 --oem 3'))#ocr识别 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 车牌框比较准确,识别效果相对好了不少,针对具体问题还可以继续微调形态学和 inRange 的范围参数,提高识别率。
1.利用opencv打开摄像头 2.调用摄像头实现人脸识别 图像识别位置信息 函数讲解 按键函数——cv2.waitkey() 视频流获取——cv2.VideoCapture().read() 1.利用opencv打开摄像头 import cv2 # 1.打开摄像头,读取摄像头拍...
一、环境搭建 此处不做赘述,只提一点,Opencv需要下载opencv_contrib_python这个包,这个contrib是opencv的拓展版,包括了opencv的主要模块和一些拓展的算法,注意:下载一个contrib就可以,不要把两个2个都安装。 二、思路解析 我们完成人脸识别,需要哪些步骤? (1)数据的收集 毫无疑问,第一步是人脸数据的采集,我们要得到...
首先在pycharm中建立文件夹,点击在File中settings 在这里我们安装opencv-python,和pytesseract。到这一步,准备活动就基本完成了。 然后创建一个.py文件,开始我们的项目吧。 我默认你有一点点opencv的基础和python的基础。 import cv2 import pytesseract pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = "C:\\Program Files\\T...
一. 学会安装Python 二. 学会安装PyCharm 三. 学会给代码配置合适的环境并成功运行代码(手部识别 使用编译器:PyCharm2023.3.2专业版 编译环境:Python3.7.9 使用库:Numpy,OpenCV-Python,Mediapipe 准备活动: 一. Python的安装与环境变量部署 1. 下载 Python 最新版本 ( 网址: https://www.python.org/ ) ...
我们的目标是编写 OpenCV 和 Python 代码来识别图像中的这十个数字状态中的每一个。 设计OpenCV 数字识别器 我们将使用恒温器图像作为输入: image-20211108140921872 识别的步骤: 步骤1:定位恒温器上的 LCD。这可以使用边缘检测来完成,因为塑料外壳和 LCD 之间有足够的对比度。
opencv_recognizer.write('train/train.yml') 执行完代码之后会在当前目录生成train.yml文件,人脸识别的时候会用到。 人脸识别 相信大家都已经看到了我在训练数据时使用的代码,其中opencv_recognizer是比较重要的,当然其实是cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()比较重要。这个人脸识别主要用的是LBPH算法**。它将检测到...
本文基于opencv-python实现对图片中物体的识别,并按照过程顺序整理了其中用到的相关函数及其详细用法。 一、读取图片 opencv提供了从文件中读取图片的函数 defread_img(filename):# read imageimg=cv2.imread(filename,1)returnimg 函数原型为:cv2.imread(file[, flag]) ...
1. 打开终端或命令提示符，确保已安装好Python和pip 2. 执行以下命令来安装OpenCV库 pip install opencv-python 这将安装OpenCV库的最新版本。3. 等待命令执行完毕，OpenCV库就安装完成了 在安装好OpenCV库后，你就可以在Python中使用它进行各种图像处理操作。你可以读取和展示图片，对图像进行滤波、边缘检测、人脸识...
使用OpenCV识别字符的Python代码: 导入所有软件包: #import all the packagesimport cv2import numpy as npimport pytesseractfrom PIL import Image 使用软件包安装后,将其导入代码。 声明或初始化路径: tesseract是一种开源工具,可以从网上下载。下载后,请提及其路径...