首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    实时识别字母:深度学习和 OpenCV 应用搭建实用教程

    项目描述 深度学习技术的能力的一个主流的证明就是在图像数据里的目标识别。...这个深度学习 python 的应用可以从网络摄像头数据中实时的识别字母,使用者被允许使用一个感兴趣的对象(在这个案例中是一个水瓶盖)在屏幕上写出字母。...一旦找到轮廓,就进行一系列的图像处理使其平滑,平滑会让后续的操作更容易。如果你想知道更多关于这些运算的知识——腐蚀,变形和膨胀,点击这里。 ?...取出 blackboard 图像再做一次快速轮廓搜索(涂掉后再显示)。一旦找到,通过切割来调整使满足我们构建模型的输入尺寸要求,即 28×28 像素,并把它传递给两个模型!

    1.7K10

    AI自动识别户型图生成数据建模解决方案

    ​目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗,获取墙体端点和拐点的坐标。这样根据这些墙面线条的坐标,就可以自动生成一个立体的房间,供设计师查看。经过几个月左右的突击,终于取得了不错的识别效果。...根据经验,首先对房间图像进行灰度化处理,并根据灰度分布采用动态阈值,生成二值图像。对于二值化图像,识别图片中的主体,即房间类型的主要轮廓区域,获得房间类型轮廓所对应的墙壁的灰度分布。。...基于机器视觉单元图素自动提取方法:第一步是对房屋图进行二值化处理,得到二值图像。第二步是从二值化图像识别字符的大小、字符所在的区域和区域的位置,并识别图像中的直线。...第四步,根据不同的墙角形状,在二值图像中识别出墙角,从起始点开始搜索,识别出墙角所在的区域。第五步,墙所在的区域为封闭区域,确定封闭区域的功能,确定封闭区域内其他元素的功能。...使用的库:Google TesseractOCR可识别字母数字字符,OpenCV LSD可识别直线。vx:wlgbzg​

    1.9K40

    六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移

    该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、...前一篇文章介绍Python调用OpenCV实现图像融合、图像加减法、图像逻辑运算和类型转换。这篇文章将详细讲解图像缩放、图像旋转、图像翻转、图像平移。...希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 一.图像缩放 二.图像旋转 三.图像翻转 四.图像平移 该系列在github所有源代码: https://github.com/eastmountyxz...同样,可以获取原始图像像素再乘以缩放系数进行图像变换,代码如下所示。...,具体内容包括: 一.图像缩放 二.图像旋转 三.图像翻转 四.图像平移 源代码下载地址,记得帮忙点star和关注喔!

    5.6K10

    图像篇】OpenCV图像处理(七)---图像平移VS图像旋转

    前言 在上期的文章(【图像篇】OpenCV图像处理(六)---图像混合VS按位运算)中,我们学习了图像混合的实际操作,其实就是图像按照不同权重的叠加,今天我们继续来学习别的图像处理知识点-图像平移VS...图像旋转。...图像平移 一、图像平移简介 简单的说图像平移就是对图像像素进行操作,从而实现图像左右上下平移的功能,其实图像平移也是属于仿射变换的一种,我们接着往下看。...,第二个是图像平移的信息(左移,上移等等),第三个就是图像原始的宽度和高度。...1.1 效果展示 图像旋转 二、图像旋转 图像旋转顾名思义就是将图像按照一个对称点进行某个度数的旋转,可以使顺时针,也可以是逆时针,下面来看看实战吧。

    1.2K20

    图像处理-图像滤波

    | |||| 滤波模板 图像滤波 模板: 线性平均滤波: 1|0 1 0 | -|1 1 1 | 5|0 1 0 | 图像锐化 模板: 锐化滤波:图像锐化一般是通过微分运算来实现的 |-1 0 1...补零是指通过在图像边界外围补零来扩展图像; 重复是指在图像边界外围通过复制外边界的值来扩展图像; 对称是指在图像边界外围通过镜像反射外边界的值来扩展图像; 循环是在图像边界外围指将图像看成二维周期函数的一个周期来扩展...其中: f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历处理边界元素时,需要提前在图像边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认用...参数: same--输出图像输入图像尺寸相同 full--输出图像与扩充边界的图像尺寸相同,即比原图大一圈 (3) 模式项:滤波过程选择 参数:corr--相关滤波过程 conv--卷积相关过程 (4...,首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,频域处理,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

    5.7K21

    图像处理-图像噪声

    图像噪声 噪声 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。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异,而其余像素的灰度值保持不变,因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量,给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息,没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持图像的细节信息。

    1.8K10

    图像处理-图像融合

    图像融合 图像融合(Image fusion)的整体重心是对于目标源信息的信息细节的提取和整合。...收集到的信号不一定直接就能用,在进行图像融合之前,对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理,可以大大提高图像的对比度以及分辨率,有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下: 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将图像数据分为三层,融合过程流程图如下: 图像融合层简介: 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素,因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理,包括图像配准、滤波和增强。...像素级图像融合的主要优点是从这一层获得的图像比其他两种图像更快、更快,显示出源和场景信息,大大提高了源图像中包含的有用和详细信息。

    1.9K20

    BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。

    图像预处理 使用下图(后方称为 SAMPLE_BMP)作为训练和测试数据来源,下文将讲述如何将图像转换为训练数据。 ? 灰度化和二值化 在字符识别的过程中,识别算法不需要关心图像的彩色信息。...因此,需要将彩色图像转化为灰度图像。经过灰度化处理后的图像中还包含有背景信息。因此,我们还得进一步处理,将背景噪声屏蔽掉,突显出字符轮廓信息。二值化处理就能够将其中的字符显现出来,并将背景去除掉。...result), 256, 10   for input, output in result:   print >>f, input   print >>f, output   BP神经网络 利用神经网络识别字符是本文的另外一个关键阶段...这里就介绍如何利用BP 神经网络来识别字符。反向传播网络(即:Back-Propagation Networks ,简称:BP 网络)是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络。...本实验中的标准待识别字符的大小为 32*32 的二值图像,即将 1024 个像素点的图像转化为一个 256 维的列向量作为输入。

    1.1K20

    Python图像处理:图像腐蚀与图像膨胀

    图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。...1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 图1.jpg 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫描图像中的每一个像素点...图像腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。...图像膨胀代码实现 1.基础理论 图像膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大,线条变粗了,主要用于去噪。...(1) 图像被腐蚀后,去除了噪声,但是会压缩图像。 (2) 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并且保持原有形状。

    2.6K20

    附代码 | OpenCV实现银行卡号识别,字符识别算法你知多少?

    字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征;然后对提取出来的特征跟字符模板的特征匹配;最后根据准则判定该字符所属的类别。...模板匹配字符识别算法是图像识别中的经典算法之一,该算法的核心思想是:通过比较待识别字图像的字符特征和标准模板的字符特征,计算两者之间的相似性,相似性最大的标准模板的字符即为待识别的字符。...当对待识别的字符进行识别时,神经网络就会将待识别字符的特征和之前得到的样本特征匹配,从而识别出字符。 3、支持向量机 主要思想:同上,都是先得到样本特征,进行训练,然后再分类。...实验前的准备 首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的库有cv2库用来图像处理; Numpy库用来矩阵运算,这里主要用来对图像像素值相关性处理;imutils库可以轻松实现基本图像处理功能,...程序的搭建 1、参考图像的读取和处理: 参考图像如下,因为银行卡号主要只有0~9这几个数字,为了方便识别数字,我们直接利用这张图片里的数值作为匹配样式: ?

    2K31

    浅谈彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别

    灰度图像:每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 二值图像(黑白图像):每个像素点只有两种可能,0和1.0代表黑色,1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。...灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;但是,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。...RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。...灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;但是,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。...索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像,如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放,如果图像的色彩比较复杂,就要用到RGB真彩色图像

    5.1K10

    图像处理-图像增强

    图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大图像中不同物体特征之间的差别,为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像,由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。...它通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的缩放和图像的旋转。通过图像的几何变换可以实现图像的最基本的坐标变换及缩放功能。...相应地,对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理,一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强,而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。

    5.7K21

    使用图像文字识别技术获取失信黑名单

    图像预处理 从网上下载的图片需要进行预处理,包括: (1)灰度化 将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化。彩色图像中每个像素点的颜色由R、G、B三个分量决定,分别代表红绿蓝三种原色。...灰度图像就是R、G、B三个分量相同的特殊彩色图像,每个像素点只有一个代表亮度的灰度值,将图像转变成灰度图像可以方便后续的计算。...生成对比字符时使用的参照数据集 仔细的观察图片里的文字,再利用网站识别字体,很幸运的找到了图片原作者使用的字体。接下来我们就可以生成对比字符时使用的参照数据集了。...对比识别字符 最后的一步是对比识别字符,代码如下: def parse_character(word_image, word_data):    word_matrix = numpy.asarray(...不过识别效率仍有提升空间,比如可以利用多线程和多进程并发识别,提高资源利用率,也可以使用二分法、插值法等算法优化识别字符时的匹配过程。

    1.9K40

    中文项目:快速识别验证码,CNN也能为爬虫保驾护航

    本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码,其基于 TensorFlow 框架。它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API,极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力。...项目地址:https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 1 项目介绍 1.1 关于验证码识别 验证码识别大多是爬虫会遇到的问题,也可以作为图像识别的入门案例。...这里介绍一下使用传统的图像处理和机器学习算法,它们都涉及多种技术: ?...图像处理 前处理(灰度化、二值化) 图像分割 裁剪(去边框) 图像滤波、降噪 去背景 颜色分离 旋转 机器学习 KNN SVM 使用这类方法对使用者的要求较高,且由于图片的变化类型较多,处理的方法不够通用

    76940
    领券