本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。...然后，我将展示如何写一个 Python 脚本，使其能够： 使用 OpenCV EAST 文本检测器执行文本检测，该模型是一个高度准确的深度学习文本检测器，可用于检测自然场景图像中的文本。...最后，我将展示一些使用 OpenCV 应用文本识别的示例，并讨论该方法的缺陷。 下面就开始本教程的正式内容吧！ 如何安装 Tesseract v4 ?...下面，我们将加载和预处理图像，并初始化关键变量： ? 第 82 行和 83 行，将图像加载到内存中，并复制（这样稍后我们可以在上面绘制输出结果）。...基于 ROI 绘制 ROI 周围的边界框和结果文本（第 173-176 行）。 展示输出，等待即将按下的键（第 179、180 行）。
作者 | Sun Weiran 翻译 | OpenCV与AI深度学习 导读 本文将介绍如何使用 Keras 和 OpenCV 从网络摄像头实时预测年龄、性别和情绪。...个深度学习模型（即年龄、性别和情感模型）准备这些图像 将处理后的人脸发送到模型并接收预测结果 将带有边界框的预测结果渲染到屏幕上 在这个实现中，我们将使用最先进的面部识别模型之一，MTCNN 用于第...然而，这些算法中的大多数会根据检测到的人脸的大小和位置给出不同形状的边界框。 深度学习模型要求输入图像具有标准化大小（警告：不适用于全卷积网络，超出本文范围）。因此，有必要调整裁剪面的大小。...从 MTCNN 获取面部边界框 找到边界框的中心点 找到边界框的高度和宽度之间的最大值 根据中心和最大边长绘制新的边界框 将裁剪后的人脸从新边界框调整为所需大小 如果所需的尺寸不是正方形，则需要调整第...这些结果与人脸边界框位置（上、右、下、左）一起返回。 然后，OpenCV 利用边界框位置在框架上绘制矩形（第 27 行）并在文本中显示预测结果（第 29 行 - 第 32 行）。
闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。...该文件夹中包含四个示例视频可供测试； 输出/ ：输出已由YOLO处理并带有边界框和类名称注释的视频可以放在此文件夹中； 此外还有两个Python脚本——yolo .py和 yolo_video.py...应用非最大值抑制可以抑制明显重叠的边界框，只保留最自信的边界框，NMS还确保我们没有任何冗余或无关的边界框。...最后在图像上绘制检测框和类文本： # ensure at least one detection existsif len(idxs) > 0: # loop over the indexes we...然后，我们使用随机类颜色在图像上绘制边界框和文本 。最后，显示结果图像，直到用户按下键盘上的任意键。
检测结果包含每个车辆的边界框信息及其置信度分数。通过过滤车辆类别，只保留主要关心的车辆（如轿车、SUV等）。...，并根据识别结果在每帧上绘制车辆和车牌的边界框。...车辆ID和边界框。...，也能提供合理的边界框数据，从而提升数据集的完整性和准确性。...read\_license\_plate 函数从给定的裁剪图像中读取车牌文本，并返回格式化后的文本及其置信度分数。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： OpenCV-Python Cheat Sheet: From Importing Images to Face Detection 作者 | Salma...什么是OpenCV-Python？ OpenCV是一个计算机视觉和机器学习的开源库。...这次，让我们来攻克Python的接口： 目录： 安装方式 导入/查看图像 裁剪：Cropping 调整：Resizing 旋转：Rotating 灰度和阈值：Grayscaling and Thresholding...模糊/平滑：Blurring/Smoothing 绘制矩形/边界框 画线 在图片上写入文字 人脸识别 轮廓(Contours)——一种物体检测的方法 保存图像 安装方式有两种：Window用户，Linux...当保留为0时，他们将根据内核大小自动计算 更多的模糊函数，参看原文。 在图像上绘制矩形/边界框 ? ? 上方: 图像来自Pexels.
如今，大多数数码设备中的摄像头都利用人脸检测技术来检测人脸所在的位置并相应地调整焦距。 那么人脸检测是如何工作的呢？ 很高兴你问了！...为了准确地做到这一点，算法在包含数十万张人脸图像和非人脸图像的海量数据集上进行了训练。这种经过训练的机器学习算法可以检测图像中是否有人脸，如果检测到人脸，还会放置一个边界框。...图像中的人脸检测是一个简单的 3 步过程： 第一步：安装并导入open-cv模块： pip install opencv-python import cv2 import matplotlib.pyplot...') 第 3 步：检测人脸并在其周围绘制边界框 使用Haar-cascade 分类器中的detectMultiScale()函数检测人脸并在其周围绘制边界框： # 读取输入图像 img = cv2.imread...检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(image = img, scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 5) # 在人脸周围绘制边界框
数字分割 如何确定图像中的数字有多种方法，但是我提出了使用简单的图像阈值法来尝试查找数字的方法。...绘制轮廓后，便可以裁剪出这些区域并确定它们是否可能是数字以及它是什么数字。 基本图像处理流程 这是我在测试图像处理中使用的原始图像。它有一些眩光点，但是图像相当干净。...它将使用这些比率和+/-缓冲区来确定轮廓是否是我们想要的东西，并收集这些轮廓。 5.对潜在数字应用一组附加规则，在这里我们将确定轮廓边界是否偏离所有其他潜在数字的平均高度或垂直位置。...蓝色矩形显示我们的数字/十进制，红色被忽略 预测 有两个等高线轮廓，一个带潜在位数，一个带潜在小数位，我们可以使用这些轮廓边界裁剪图像，并将其输入经过训练的系统中以预测其值。...在大多数此类应用程序的Python示例中，分类被写入两个文件，一个包含分类，另一个包含该分类的图像内容。通常使用NumPy和标准文本文件完成此操作。
接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。 最后提供 Python + OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。...第二层是表示图像“几何”的输出要素图。我们使用它来导出输入图像中文本的边界框坐标。...通过将layerNames作为参数提供给net.forward，我们指示OpenCV返回我们感兴趣的两个特征映射： 输出几何图用于导出输入图像中文本的边界框坐标 类似地，分数图包含文本的给定区域的概率:...我已经包含了如何在第91-93行提取角度数据；然而，正如我在前一节中提到的，不能像在C++中那样构造一个旋转的边界框——如果你想要处理这个任务，那么从第91行角度开始将是你的第一步。...结果仍然很好;但是，我无法将我的输出与NMSBoxes函数进行比较，看它们是否相同。 第117-126行循环遍历边界框，将坐标缩放到原始图像尺寸，并将输出绘制到orig图像。
ROI池化的工作原理是从特征map中提取一个固定大小的窗口，并使用这些特征获得最终的类别标签和边界框。...最后，我们将在图像上绘制矩形和文本类别标签+ 置信度的值，并显示结果!...构建我们的类别标签+置信度文本，并在边界框上面绘制文本(第130-132行)。 显示图像，直到按下任意键(第135行和第136行)。 现在让我们来试试我们的Mask R-CNN代码!...现在，让我们绘制出边界检测框和类别的置信度。...然后我们绘制矩形框，并显示类别的颜色和置信度。 最后写入视频文件，清除缓存。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。.../ 现在，我们加载自己的模型，并设置自己的视频流： 我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...我们还需要检查每次检测的置信度（即概率）。如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。 我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 直观上，我们如何预测图像中的边界框？第一个最明显的技术是滑动窗口。我们定义一个任意大小的窗口，并在图像中“滑动”它。...锚框与边界框 首先，我们取一个锚框，并系统地将其放置在整个图像上，类似于滑动窗口方法。 然而，注意到这些锚框中没有一个完美匹配图像中的实际物体。...更丰富的特征表示 特征图包含由CNN提取的高级信息，如边缘、纹理和物体部分，这有助于更准确地检测物体。 如果我们将锚框直接放置在原始图像上，它们将仅依赖于像素强度，这缺乏目标检测所需的更深层次理解。...我们如何确保检测到小而远的物体和大而近的物体？ 为了捕捉不同尺度和形状的物体，我们使用一组多样化的锚框。这些框需要仔细选择以与数据集中常见的物体对齐。 如何选择锚框？...下载2：Python视觉实战项目52讲在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取
技术 对于这个项目的我们首先应该编写一个简单的Python应用程序以拍摄汽油泵的图像，然后尝试从中读取数字。OpenCV是用于计算机视觉应用程序的流行的跨平台库。...绘制轮廓后，便可以裁剪出这些区域并确定它们是否可能是数字以及它是什么数字。 基本图像处理流程 这是我在测试图像处理中使用的原始图像。它有一些眩光点，但是图像相当干净。...它将使用这些比率和+/-缓冲区来确定轮廓是否是我们想要的东西，并收集这些轮廓。 5.对潜在数字应用一组附加规则，在这里我们将确定轮廓边界是否偏离所有其他潜在数字的平均高度或垂直位置。...蓝色矩形显示我们的数字/十进制，红色被忽略 预测 有两个等高线轮廓，一个带潜在位数，一个带潜在小数位，我们可以使用这些轮廓边界裁剪图像，并将其输入经过训练的系统中以预测其值。...在大多数此类应用程序的Python示例中，分类被写入两个文件，一个包含分类，另一个包含该分类的图像内容。通常使用NumPy和标准文本文件完成此操作。
/ 现在，我们加载自己的模型，并设置自己的视频流： ?...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...我们还需要检查每次检测的置信度（即概率）。如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。 我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。...总结 今天的博客中，我们学习了如何使用深度学习 + OpenCV + 视频流来执行实时目标检测。我们通过下列两个教程完成了这一目标： 1.
本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。...模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框。但其他模型会有只出预测掩膜的，此时想要边框就可以使用 OpenCV 来提取。...boundingRect 获取边界框，并绘制： for contour in contours_poly: rect = cv.boundingRect(contour) cv.rectangle...minEnclosingCircle 获取边界圈，并绘制： for contour in contours_poly: center, radius = cv.minEnclosingCircle(.../blob/master/src/python/processing/contours.py [2] findContours: https://docs.opencv.org/master/d3/dc0
安装所需的软件包 使用Python3.7创建一个新的虚拟环境并安装依赖项。...= 19.21.0 cmake == 3.18.0 opencv-python == 4.4.0 由于此脚本需要dlib库，因此在开始运行该脚本之前需要安装dlib，你可以通过以下链接了解如何使用Python...我们将通过某种方法获得面边界框，其中我们分别使用图像中人脸的（x，y）坐标。一旦人脸区域被检测到并被限定，我们进入下一步检测脸部区域中的关键点。...我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。...这会使图像变得更大，并允许我们检测更多的面孔 """ faces = detector(gray, 1) # 打印边界矩形的坐标 print(faces) print("Number of faces
该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。...此处和本演示文稿中提供了选择性搜索的详细说明。 为了总结选择性搜索，将分割算法应用于图像，并根据分割图绘制区域建议（边界框）。分割图被迭代合并，更大的区域建议从细化的地图中提取，如下图所示。...此处详细说明了合并和框绘制的工作原理。 第二阶段和第三阶段一起可以看作是处理裁剪区域提案的传统 CNN。该论文使用 AlexNet 的卷积部分作为第二阶段，而可以使用任何其他 CNN 架构。...由于区域建议的大小不同，本文采用最朴素的方式将所有边界框变形并调整为所需大小。 作者还使用经过训练的边界框分类器来进一步细化通过分割进行的边界框估计。...往期推荐 目标检测：RPN — Faster R-CNN 的主干 使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好 Axel – 用于 Linux 的命令行文件下载加速器 为什么以及如何在多重假设检验中调整
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