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....
1.预处理模板图像 假设把模板的每个数字切成矩形,可以先对每个数字求外轮廓,然后根据轮廓可得外接矩形,便可切出,其中对于外轮廓处理需传入二值图。于是步骤如下: (1)读入模板图像 img = cv2.imread(args["template"]) 1. (2)化为灰度图 ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 1. 由于图像本身就...
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...
请注意,只需通过检查信用卡号码中的第一位数字即可将信用卡正确标记为万事达卡。 现在,你已经完成了OCR识别信用卡了,是不是很激动。 最后我们来总结一下: 在本教程中,我们学习了如何使用OpenCV和Python使用模板匹配来执行光学字符识别(OCR)。 具体来说,我们应用了我们的模板匹配OCR方法来识别信用卡的类型以及16个信...
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...
在Python OpenCV中,模板匹配是通过cv2.matchTemplate()函数实现的。该函数接受两个参数:输入图像和模板图像。它返回一个结果数组,该数组指示了每个像素处的匹配分值。 在进行模板匹配时,参数的选择至关重要。错误的参数选择可能会导致结果不准确。因此,本文将详细介绍PythonOpenCV模板匹配的参数,帮助您获取更准确的匹配...
简洁易懂的车牌号识别Python实现“超详解” 1、整体思路 2、代码详解 2.1提取车牌位置 2.2车牌字符的分割 2.3模板匹配识别字符 3、总结 4、参考 1、整体思路 首先附上本次识别的图片: 基于OpenCV车牌号识别总体分为四个步骤: (1)提取车牌位置,将车牌从图中分割出来; ...
在本文中,我将使用 Python 和 OpenCV 库来实现一个简单的模板匹配脚本,它可以在屏幕上寻找和点击指定的图像。这个脚本可以用于一些自动化的任务,比如网页刷新、游戏操作等。 准备工作 要运行这个脚本,需要安装以下几个库 cv2:OpenCV 的 Python 接口,用于图像处理和模板匹配。pyautogui:一个跨平台的 GUI 自动化库,...