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文档OCR /可读性的图像处理/增强算法？

文档OCR /可读性的图像处理/增强算法是一种计算机视觉技术，用于从图像中提取文本信息。这项技术通常包括以下几个步骤：

图像预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等操作，以减少噪声和提高识别准确率。
文字检测：检测图像中的文字区域，并将其裁剪出来。
文字识别：将裁剪出来的文字区域进行OCR识别，提取出文本信息。
可读性图像处理：对识别出来的文本进行处理，以提高其可读性。
增强算法：对图像进行增强，以提高识别准确率。

这项技术在很多领域都有应用，例如银行、保险、医疗、政府等行业。它可以帮助企业自动化处理大量纸质文件，提高效率和准确性。

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相关搜索:OCR - Tessaract的图像预处理简单的图像处理算法导致处理冻结 R，tesseract和预处理图像中的OCR表自主设计编程实现遥感图像处理的各种算法非局部均值降噪算法在图像处理中的实现如何求出图像处理算法的计算复杂度编码前是否有图像处理算法的图形用户界面？Emgu.CV.OCR无法识别清晰的图像。我该如何处理该图像以提高识别率？处理-粗略像素排序算法在图像的一部分后停止通过增加训练数据大小来减少CNN中的过度拟合，而不是使用DataImageGenerator增强图像(预处理数据)在用于目标检测的图像处理中，如何在模式识别算法中提取特定特征？用于光学字符识别的图像预处理:局部Otsu阈值处理还是使用OpenCV的另一种二值化算法？

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白平衡——图像处理中的一种增强技术

通过这种方式，图像在视觉上更容易被人类感知，这反过来将进一步促进改进的图像处理分析。...图像增强处理技术包括：傅里叶变换白平衡直方图处理对于这篇文章，讨论将围绕python中用于图像增强的各种白平衡算法的使用展开。但在此之前，让我们记录下基本库。...正如所观察到的，可以看到图像变得相对更亮，中间的百合花变得非常鲜艳，这就是白色补丁算法如何增强图像的方式。...地面真值算法到目前为止，我们已经对颜色空间在图像上的表现做了假设。现在，我们将选择一个补丁（图像的一部分）并使用该补丁重新创建我们想要的图像，而不是对增强图像做出假设。...它还强调了百合花的颜色，但它没有突出浮叶的颜色，只是提亮了它。对于地面真值算法，输出图像很大程度上取决于补丁图像的选择。因此，通过可视化我们想要获得什么样的增强图像来明智地选择补丁。

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【深度学习实验】图像处理（二）：PIL 和 PyTorch（transforms）中的图像处理与随机图片增强

一、实验介绍图像处理是计算机视觉和深度学习领域中不可或缺的一部分，本文将介绍Python Imaging Library（PIL）和PyTorch中的图像处理与增强方法，以及如何随机对图像进行增强操作...本实验将将通过PIL库完成图片生成、合成、添加文字等操作，并分别PIL使用PyTorch中的transforms模块实现图像增强功能。...缩放和合成图像将绿色图像缩放并放置在蓝色图像中心，使其占据大约70%的区域。...定义随机图像增强函数函数接受自然图像作为输入，并以50%的概率随机应用以下增强方法：旋转、翻转、亮度调整、颜色调整、对比度调整、锐度调整和CONTOUR滤波器。...PyTorch：使用transforms实现随机图像增强 a. 定义PyTorch随机图像增强函数在PyTorch中，使用transforms模块可以轻松实现相同的随机图像增强功能。

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水下视觉SLAM的图像滤波除尘与特征增强算法

最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。...03 光照均衡化算法 3.1 光照模型分析直方图均衡化算法[8]被较多应用于图像的预处理，其将整张图的初始像素灰度值分布通过非线性变换映射为均匀分布，从而达到图像增强的目的。...由图可知，还原后的图像整体亮度分布更加均衡，而将还原后的图像进行直方图均衡化处理，则能在全局范围内将图像的对比度有效增强。本算法预先确定的窗口大小一般取图像尺度的5%。...图像大小为400×750，故窗口长、宽均为20。光照均衡化算法主要用于处理灰度图，对大多光照分布不均匀且背景特征较为统一的图片均具有较好的还原增强效果。...（SMF）处理，对结核区和落石区以及海山区滤波后的图像进行光照均衡化（IE）处理，并与直方图均衡化（HE）算法[8]、DCP（dark channel prior）去雾算法[12]和Cho[2]的水下可视性增强

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基于直方图的图像增强算法（HE、CLAHE、Retinex）之（一）

例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。...但为了演示说明算法的原理，下面我将在Matlab中自行编码实现图像的直方图均衡。通过代码来演示这个算法显然更加直观，更加易懂。...因此有人建议将RGB空间转换为HSV之后，对V分量进行直方图均衡处理以保存图像色彩不失真。下面我们来做一些对比实验。待处理图像是标准的图像处理测试用图couple图，如下所示。 ?...事实上，对彩色图像进行直方图均衡是图像处理研究领域一个看似简单，但是一直有人在研究的话题。我们所说的对HSV空间中V分量进行处理的方法也是比较基本的策略。...如果你是图像处理的同道中人，欢迎加入图像处理学习群（529549320）。

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关于Retinex图像增强算法的一些新学习。

由于R是对数域的输出，要转换为数字图像，必须将他们量化为[0,255]的数字图像范畴，关于这个量化的算法，有这极为重要的意义，他的好坏直接决定了最终输出的图像的品质。　　...第四种，就是GIMP的Retinex算法，这个可详见带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用一文的描述。　　...在用第二种或第三种方式处理时，最好还需要有个Color Restoration的过程，因为如果直接对MSR处理的结果进行量化，得到的图像往往整体偏灰度，这是由于原始的彩色值经过log处理后的数据范围就比较小了...对于一些原始图像HUE较为合理的图，如果用经典的MSRCR算法，会导致处理后的图容易偏色，上述论文提出了对图像的Intensity数据进行Retinex处理，然后再把数据根据原始的RGB的比例映射到每个通道...，这样就能在保留原始颜色分布的基础上增强图像，文章中称其为MSRCP。

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FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现

FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现作者：lee神 1.背景知识在正是入题之前先给大家讲解一下gray图像，YUV图像以及Ycbcr图像。...Gray图像：灰度图像就是我们常说的黑白图像，由黑到白为灰阶为0-255。 YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。...Ycbcrr或Y'CbCr有的时候会被写作：YCBCR或是Y'CBCR，是色彩空间的一种，通常会用于影片中的影像连续处理，或是数字摄影系统中。...Y'和Y是不同的，而Y就是所谓的流明(luminance)，表示光的浓度且为非线性，使用伽马修正(gamma correction)编码处理。...其二就是讲RGB图像转换成Ycbcr图像，使用Y分量去显示图像，来实现彩色图像转灰度图。 3.RGB单通道实现灰度图像的转换 ? 上图为整个图像显示的架构。我们采用RGB565格式。

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python图像处理-滤镜的算法原理实现

所有的图片处理，本质上都是对像素值进行处理。 ? 灰度滤镜实现灰度图我们知道是由单一数值0-255组成的，一张RGB三种颜色组成的图片要变成灰度图，需要将它们的三种颜色值设为相同即可。...由于人眼对绿色的敏感度最高，红色次之，对蓝色的敏感度最低，因此，当权值 G > R > B时，所产生的灰度图像更符合人眼的视觉感受。...反色滤镜实现反色实现就比较简单了，将对应像素点的值设置为255减去原来的值就可以了，黑的就会变白，白的就会变黑。 ? ? ? 素描画风格滤镜素描滤镜的处理关键是对边缘的查找。...通过对边缘的查找可以得到物体的线条感。在对图像进行灰度化处理后，我们首先需要确定一个阈值，这个需要根据自己去调整，这里我选用了10。...想法拓展上面实现了常见的几种滤镜效果，当然还有很多方法没有去实现，但是核心原理都是更改像素点的值，如何让效果更加好，和算法和参数设置有关系，比如像模糊滤镜会用到高斯模糊，也就是正态分布密度函数，更多的其实是理解原理和数学公式的应用

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扩展的多曝光图像合成算法及其在单幅图像增强中的应用。

在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法，是一种非常优秀的多曝光图片合成算法，对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果，但是也存在着两个局限性...如果原始图像序列由N幅图像，则这样处理就增加为了N*M幅图，后续就是对这N*M幅进行标准的比曝光融合了。因此可以明显的看出，这个算法的速度要比Exposure Fusion至少慢M倍。　　...只不过这篇文章是这对单幅图像进行的处理。　　...那么很明显，如果要想借用多曝光融合算法来增强单幅图像，一个很自然的想法就是在原图的基础上使用不同曝光值进行映射（增强或降低对比度），然后融合就可以了，但是这里就涉及到了几个问题，第一，如果确定需要的曝光的图像的数量...我们测试一些图像，这个算法获得的结果却是还是相当不错和稳定的：　　　和其他的一些增强算法相比，这个方法的比较明显的特征是不会过分的引入瑕疵（比如突出的斑点或者块状），但是耗时方面也还是比较可观

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图像处理和数据增强图片处理数据增强颜色空间转换噪音数据的加入样本不均衡

前言：用CNN进行训练模型的时候，通常需要对图像进行处理，有时候也叫做数据增强，常见的图像处理的Python库：OpenCV、PIL、matplotlib、tensorflow等，这里用TensorFlow...介绍图像处理的过程图片处理展示一张图片注意需要对图像进行解码，然后进行展示，用tf.image.decode_png 先定义一个图片展示的函数代码如下： import numpy as np...这样就可以截取任意图像里面的内容了下面的图像处理归结到数据增强里面了数据增强当训练数据有限的时候，可以通过一些变换来从已有的训练数据集中生成一些新的数据，来扩大训练数据。...数据增强的方法有：镜像，翻转例如：以垂直平面为对称轴如下： ?...类别不平衡数据的处理：Label shuffle 具体步骤如下图所示：先按最多的类别进行随机抽取序号，组数为label的数目，然后对每个label中的样本书取模，然后分别对应自己序号的图像，最后得到的样本所有类别都一样多

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偶尔看到了一些关于水下图像增强方面的文章，闲来无聊试着去看看效果，不过也觉得非常让人失望，似乎并没有特别有效的算法。 ...这些过程对于论文本身中提供的测试图像都有着较为理想的处理效果，而一旦选择一副其他性质的水下图像，其结果往往难以令人满意。...在百度上搜索谁下图像增强，能搜索到一个相关的专利，见http://www.google.com/patents/CN102930512A?...其实这种通过融合的方式也很简单，就是先找两种算法得到对原图两种不同程度的增强的结果，然后选择好一个融合系数的计算公式，再进行拉普拉斯金字塔融合，从而提取更好的结果。...因此，这个算法的处理结果的好坏性完全取决于融合的对象，即两个前处理算法。但是同样存在的问题就是算法的普遍适应性，某一种前处理对某一类合适，对其他的就不一定了。

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