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    前端图片主题色提取

    通常主题色的提取都是在后端完成的,前端将需要处理的图片以链接或id的形式提供给后端,后端通过运行相应的算法来提取出主题色后,再返回相应的结果。...由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。 一、主题色算法 目前比较常用的主题色提取算法有:最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。...可以看到在不考虑图片加载时间的情况下,用中位切分法提取的耗时相对较短,而图片加载的耗时可以说是难以逾越的障碍了(整整拖慢了450ms),不过目前的代码还有不错的优化空间,比如间隔采样,绘制到canvas...所以看来准确性还是可以的,约76%的颜色与cgi提取结果相近,在大于100的中抽查后发现有部分图片两者提取到的主题色各有特点,或者平分秋色,比如 ? ?...五、小结 总结来看,通过canvas的中位切分法与cgi提取的结果相似程度还是比较高的,也有许多图片有很大差异,需要在后续的实践中不断优化。

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    网店工商信息图片文字提取

    这个我感觉还是比较有意思的,所以选了个网店工商信息图片文字提取的题目,然后花四天时间完成,下面主要和大家分享一下问题的解决思路。...1.网店工商信息图片文字提取 图片内容如下所示,但每张图片中信息出现的位置不尽相同,题目要求所写的程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式的图片,并能够提取所要求的信息。...从图片之中提取企业注册号和企业名称信息,并保存到Excel表格之中。 程序能够自动读取企业工商信息图片所在的文件夹路径。 识别速度保持在60秒识别50张图片,识别正确率保证在95%以上。 ?...(TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 3.网店工商信息图片文字提取...而且每次识别时候不是识别企业注册号和企业名称的完整信息,而只是试探识别这几个字,如果识别成功之后,然后再扩大识别宽度,提取所需要的完整信息。

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    OpenCV实现图片批号效期提取

    前言 最近正好遇到了一个图片的效期提取,正好当做一个小练习记录一下。...实现效果 左边的大图是截取后的原图,右边是提取后的实际图,然后根据提取出来的再进行OCR识别,识别这块就不再说了,这里只是写一下怎么提取图片。...预处理后的图像 02 Canny边缘提取 这里测试后发现使用50,120的阈值效果不错 Canny后的效果 用Canny的边缘提取的效果是最好的,如果考虑图像二值化什么的,效果会差很多,下面是用二值化和自适应二值化后的效果...二值化的效果 自适应二值化效果 上面可以看到,正常二值化效果最差,自适应二值化干扰项也很多,Canny边缘提取的效果最好。...03 膨胀操作 其实上图Canny提取后,里面直接就有一个正方形了,可以不需要这一步直接提取轮廓即可,不过再另一张图效果就没有那么好了,比如下面这个。

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