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 def cv_show(name, img): # 自定义的展示函数 cv....
这个函数的使用需要导入imutils,这个模块具体使用方法可以浏览我的另一篇博客OpenCV学习笔记 函数的最后一部分就是对每个数字轮廓进行分割,取出单个数字的区域然后进行模板匹配。 for (gx, gy, gw, gh) in right_loc: # 用于存放识别到的数字 digit_out = [] # 下面两个判断主要是防止出现越界的情况发生,如果发...
img = cv2.imread(numbers_address +"\\"+ file)# 读取图片img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 灰度处理# 自动阈值二值化 把图片处理成黑底白字img_temp = cv2.threshold(img_gray,0,255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]# 寻找数字轮廓cnt = cv2.findContours(img_te...
使用模板匹配和 OCR-A 字体识别 16 个信用卡数字中的每一个。 最后,我们将看一些将信用卡 OCR 算法应用于实际图像的示例。 通过与 OpenCV 模板匹配的 OCR 在本节中,我们将使用 Python + OpenCV 实现我们的模板匹配算法来自动识别信用卡数字。 为了实现这一点,我们需要应用许多图像处理操作,包括阈值、计算梯度幅...
一. 找素材 (数字模板,银行卡照片等) 二. 识别数字则需要我们对数字模板进行处理。因此下面我们开始处理数字模板。 1.将数字模板处理成灰度图,再进行二值处理.这样图像就变成双通道图. 2.计算模板边缘轮廓.将数字模板每个数字的轮廓计算出来. 3.画出每个数字轮廓的外接矩形。最后将其分别保存到一个字典里. ...
1. OCR通过模板匹配与OpenCV结合 在本节中,我们将使用Python + OpenCV实现我们的模板匹配算法,以自动识别信用卡数字。 为了实现这一点,我们需要应用一些图像处理操作,包括阈值,计算梯度幅度表示,形态运算和轮廓提取。 由于应用了许多图像处理操作来帮助我们检测和提取信用卡数字,因此当输入图像通过我们的图像处理流程时,...
根据模板图像的长宽,定位目标在原始图像中的位置 计算出目标中心(也就是点击坐标) 归一化相关系数匹配算法: 测试代码: 1importcv2 as cv2importnumpy as np3importmatplotlib.pyplot as plt456defrescale_image(img,opt,times):7ifopt =="up":8scale_up_x =int(times)9scale_up_y =int(times)10returncv.re...
使⽤Python+OpenCV进⾏卡类型及16位卡号数字的OCR功 能 ⽬录 1.效果图 2.原理 2.1OCR-A字体 2.2检测过程步骤 2.3优化 3.源代码 这篇博客将介绍如何通过OpenCV和Python使⽤模板匹配执⾏光学字符识别（OCR）。具体来说，将使⽤Python+OpenCV实现模板匹配算法，以⾃动识别卡的类型和以及16位卡号...
使用模板匹配和 OCR-A 字体识别 16 个信用卡数字中的每一个。 最后,我们将看一些将信用卡 OCR 算法应用于实际图像的示例。 通过与 OpenCV 模板匹配的 OCR 在本节中,我们将使用 Python + OpenCV 实现我们的模板匹配算法来自动识别信用卡数字。 为了实现这一点,我们需要应用许多图像处理操作,包括阈值、计算梯度幅...