文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >利用OpenCV图像处理二值化文字存在巨大噪声？

问利用OpenCV图像处理二值化文字存在巨大噪声？

提问于 2023-04-27 10:00:33

回答 0关注 0查看 104

原图经过霍夫处理旋转切割

thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 51, 5)

对上图进行处理

我该如何去噪，图像增强让上图文字可以让tesseract-ocr识别，精度差1-2个字母是可以接受的

文字识别

图像处理

opencv

ocr

tesseract

回答 1

替身

发布于 2022-06-15 09:35:05

您好，人脸识别人脸搜索相关接口可参考：

人脸搜索https://cloud.tencent.com/document/product/867/44994

人脸搜索分库返回https://cloud.tencent.com/document/product/867/44993

人员搜索https://cloud.tencent.com/document/product/867/44992

人员搜索按库返回https://cloud.tencent.com/document/product/867/44991

和开发者交流更多问题细节吧，去写回答

【OpenCV视觉】图像的二值化

opencv

谢谢！

EdenChen

2018/07/25

9080

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

python opencv

模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。

叶庭云

2020/09/17

5K0

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

图像处理 opencv 编程算法

叶庭云

2022/05/09

1.7K0

OpenCV之图像噪声

python

python 代码： import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pepper_noise(image): h, w = image.shape[:2] nums = 10000 rows = np.random.randint(0, h, nums, dtype=np.int) cols = np.random.randint(0, w, nums, dtype=np.int) for i in range(

MachineLP

2021/07/20

5430

OpenCV基础 | 11.图像二值化

apt-get https 网络安全图像处理

学习视频可参见python+opencv3.3视频教学基础入门[1] outline 图像二值化二值图像图像二值化方法 OpenCV相关API使用图像二值化 1.二值图像二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 2.二值化方法全局阈值对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化局部阈值像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法二值化函数threshold 函数原型关于常见的阈值使用方法如下表 OTSU（最大类间方差

快学Python

2021/08/09

8270

图像处理-图像噪声

图像处理

加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。

AomanHao

2022/01/14

2.1K0

OpenCV图像处理（二）

opencv 图像处理

zeros 相当于创建一张黑色的图，每个像素的每个通道都为0,Scalar(0,0,0)；

AnieaLanie

2021/12/24

5750

OpenCV之图像二值化与去噪

python

python代码： import cv2 as cv import numpy as np def method_1(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) return binary def method_2(image): blurred = cv.Ga

MachineLP

2021/08/13

6930

【从零学习OpenCV 4】图像二值化

opencv

经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。

小白学视觉

2019/11/27

1K0

python实现 opencv 学习笔记图像二值化

其他

import cv2 as cv def threshold_image(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("yuantu", gray) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) print(ret) cv.imshow("OTSU", binary) r

用户2965768

2018/09/29

1.3K0

图像处理之灰度化和二值化

编程算法

在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即红、绿、蓝三原色来表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范围均为0~255，比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为：255，0，0。

小白学视觉

2020/12/07

5.1K0

OpenCV与图像处理（二）

图像处理

以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。

Must

2020/07/28

7200

图像处理-噪声检测

编程算法

将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。近年来，学者们提出了诸多噪声判断方法，其中较经典的方法包括：开关阈值法、极值法、两级门限法，下面对这三种方法进行介绍，并进行对比。

AomanHao

2022/01/14

2.2K0

OpenCV之二值图像介绍

c++python

python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) T = 127 # 转换为灰度图像 gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) h, w = gray.shape T = cv.mean(gray)[0] print("cu

MachineLP

2021/08/13

2950

OpenCV之图像去噪声

python

python代码： import cv2 as cv import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pepper_noise(image): h, w = image.shape[:2] nums = 10000 rows = np.random.randint(0, h, nums, dtype=np.int) cols = np.random.randint(0, w, nums, dtype=np.int)

MachineLP

2021/07/20

8160

OpenCV图像处理(十二)---图像阈值化

cv2 image pixel src

如果两个热力学系统中的每一个都与第三个热力学系统处于热平衡(温度相同)，则它们彼此也必定处于热平衡。这一结论称做“热力学第零定律”。又称热平衡定律，是热力学的四条基本定律之一，是一个关于互相接触的物体在热平衡时的描述，以及为温度提供理论基础。

用户5410712

2022/06/01

6220

OpenCV-Python学习（10）—— OpenCV 图像二值化处理(cv.threshold)

python

1. 学习目标理解图像的分类，不同类型的图像的区别；对图像进行二值化处理，对【 cv.threshold 】函数的理解。 2. 图像分类 2.1 不同类型图像说明按照颜色对图像进行分类，可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。二值图像：只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。灰度图像：只有灰度的图像。每个像素点用 8bit 数字 [0,255] 表示灰度，如：0 表示纯黑，255 表示纯白。彩色图像：彩色图像通常采用红色（R）、绿色（

Rattenking

2022/10/24

3.6K0

OpenCV-Python学习（10）—— OpenCV 图像二值化处理(cv.threshold)

OpenCV图像处理10-图像模糊（二）

api size 排序

10-图像模糊（二）中值滤波和双边滤波中值滤波统计排序滤波器中值滤波对于椒盐噪声有很好的抑制作用原理是：将Size(xradius,yradius)窗口中的像素值排序，取中值赋给窗口中心点双边滤波均值滤波无法客服边缘像素信息丢失的缺陷，原因是均值滤波基于平均权重高斯滤波部分克服了该缺陷，但仍无法完全避免，因为没有考虑到像素值的不同高斯双边模糊是保留边缘的滤波方法，避免了边缘信息的丢失，能够保证图像轮廓不变相关API 代码演示 #include<opencv2/o

yangjiao

2021/03/04

5730

利用 OpenCV二值分析找划痕

深度学习 opencv 函数计算机视觉统计

其实很简单，只要如下几步，已经给大家画好了流程图跟每步使用的OpenCV算子，直接按图索骥即可得到最终结果。

OpenCV学堂

2023/08/22

3240

点击加载更多

相似问题

使用人脸搜索接口的人脸尺寸限制？

1249

人脸识别SDK接口有哪些？

1187

人脸识别中的人脸比对接口并发量是多少？

1189

人脸搜索API接口是什么？

1114

人脸核身PaaS服务相关接口？

1101

问利用OpenCV图像处理二值化文字存在巨大噪声？

回答 1

替身

使用人脸搜索接口的人脸尺寸限制？

人脸识别SDK接口有哪些？

人脸识别中的人脸比对接口并发量是多少？

人脸搜索API接口是什么？

人脸核身PaaS服务相关接口？

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐