OCR相关工作都有一个第一步，那就是检测图像中的文本区域，只有找到了文本区域，才能对其内容进行识别，也只有找到了文本区域，才能更有针对性地判断该文本图像的质量好坏，我们期望达到如下的文本区域检测效果：
mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时，是来自当时部门的一个同事， 提及到他的项目用它来做文字区域的定位，对这个算法做了一些优化。 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄。 自那时起就有一块石头没放下，想要找个时间好好理理这个算法。 学习一些它的一些思路。 因为一般我学习算法的思路：3个做法， 第一步，编写demo示例。 第二步，进行算法移植或效果改进。 第三步，进行算法性能优化。 然后在这三个过程中，不断来回地
输入原始车牌信息 📷 输出mser识别结果 📷 具体算法步骤 第1步：mser结构体定义 struct MSERParams { MSERParams(int _delta = 5, int _min_area = 60, int _max_area = 14400, double _max_variation = 0.25, double _min_diversity = .2, int _max_evolution = 200,
在文本检测任务中，较少出现字符重合的情况（重合的字符人也认不出来啊），所以基于分割思想的文本检测算法也能得到很好的效果。
现在数字无处不在，无论是闹钟、健身追踪器、条形码还是包装好了的送货包裹。利用MNIST数据集，机器学习可用来读取单个手写数字。现在，我们可以将其扩展为读取多个数字，如下所示。底层的神经网络同时进行数字定位和数字检测。这在很多实际环境中是非常有用的，例如读取商店中的标签，车牌，广告等。
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
来源：专知本文为书籍推荐，建议阅读5分钟这本书提供了一个现代的，独立的介绍数字图像处理。 这本书提供了一个现代的，独立的介绍数字图像处理。我们设计了这本书，既供学习者使用，希望建立一个坚实的基础，也供寻找最重要技术的详细分析和透明实现的实践者使用。这是德语原版书的第三个英文版本，它已被广泛使用: 这本现代的，独立的教科书提供了一个数字图像的领域介绍。这备受期待的第三版的权威教科书的数字图像处理已完全修订，并扩大了新的内容，改进插图和教材。 主题和特点: 包含关于几何基元拟合，随机特征检测(RANSAC)，
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence，即增强智能。在他看来，人已经足够聪明，我们无需再去复制人类，而是可以从更加实用的角度，将人类的智能进一步延伸，让机器去增强人的智能。 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）就是这样的一项技术，它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战，以及在自然场景图像下
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的，但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星，它并不追求大而全，但它实现的每一个模块和特性，都几乎是高质量开源算法的典范。
作者介绍： 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院，主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理（人脸识别）相关工作，现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队，主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术，通俗来讲就是从图像中
OpenCV从 2.4.x升级到3.x中有很多代码重构和性能提高，还有API接口的整合，以Feature2D及其扩展模块的特征检测与描述为例，在OpenCV2.4.x中可以通过FeatureDetec
VO（Visual Odometry）视觉里程计是通过车载摄像头或移动机器人的运动所引起的图像的变化，以逐步估计车辆姿态的过程。
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
今天推荐一个有趣的项目pySLAM，该用项目用python实现SLAM、VO、关键帧、BA、特征匹配等功能。
前面提到的SURF与SIFT特征检测器与描述子， 其实都是OpenCV扩展模块xfeature2d中的内容， 而在OpenCV本身包含的feature2d模块中也包含了几个非常有用的特征检测器与描述子， 其所支持的特征点检测器（FeatureDetector）如下：
满足业务是第一需要，不同于大厂，对外服务API，要求大并发那么强，多样性品类完备，我们更强调单品要做到尽量达到业务要求，更强调定制化，可以分布走，业务上可以给反馈不断改进。
选自arXiv 作者：Qiangpeng Yang等 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 文本检测在很多应用中扮演着重要的角色，但这也是一个颇具挑战性的任务。阿里近期提出的端到端场景文本检测器 IncepText 在多个数据集的测试中实现了业内最佳水平，并已发布了开放的 OCR 产品接口。本研究的论文已被即将在 7 月于瑞典举行的 IJCAI 2018 大会接收。 场景文本检测是众多计算机视觉应用中最具挑战性的任务之一，它会应用在多语言翻译、图像检索、自动驾驶等场景中。其中，首当其冲的挑战是场景文本会包含
3788字13图，预计阅读需要23分钟 红色华诞68周年 National Day of the People's Republic of China 作 者：张 旭 编 辑：李文臣 R-CNN
本文介绍了R-CNN的目标检测算法，包括其背景、原理、优缺点以及改进。R-CNN在目标检测领域具有划时代的意义，但其训练和测试时间较长，且需要手动设计区域候选框。针对这些缺陷，后续算法进行了改进，使目标检测性能得到进一步提升。
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/78112861
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
像素级别的文本检测方法通常借鉴物体语义分割和实例分割的思想，利用全卷积神经网络(fully convolution network，FCN)(Long 等人，2015)对图像中的每个像素点进行文本和非文本分类，从而得到文本区域掩码图(Mask)。然后通过一些像素聚合的后处理方式将属于同一文本的文本像素点聚合在一起得到最后的文本实例边界框。
正文: 环境准备 安装docker，具体操作参考官方文档。 Vue项目准备 - 在项目根目录下，添加Dockerfile文件，Dockerfile是一个文本文档，其中包含用户可以在命令行上调用以构建镜像的所有命令(注意要先清除node_modules文件夹内容) #指定我们的基础镜像是node，版本是v8.0.0 指定的基础image可以是官方远程仓库中的，也可以位于本地仓库 FROM node:8.0.0 #指定维护者的信息 MAINTAINER mser #将根目录下的文件都copy到co
https://github.com/chongyangtao/Awesome-Scene-Text-Recognition
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别（OCR）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
好久没有进行一些相关的更新的了，去年一共更新了四篇，最近一直在做音视频相关的直播服务，又是重新学习积攒经验的一个过程。去年疫情也比较严重，等到解封，又一直很忙，最近又算有了一些时间，所以想着可以做一些更新了，又拿起了 OpenCV,做一些相关更新了。其实代码相关的工作，在上一篇 OpenCV-摄像头相关的完成之后已经做完了，只是一直没有写相关博客，这次先给做完。
CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)
注：下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。
这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 11日下午的深度学习分论坛，地平线机器人科技高级工程师余轶南，阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰，厦门大学教授纪荣嵘，华中科技大学教授、国家防伪工程中
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
基于内容的图像检索任务（CBIR）长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题，自20世纪90年代早期以来，研究人员先后设计了图像的全局特征，局部特征，卷积特征的方法对CBIR任务进行探索和研究，并取得了卓越的成果。
这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标——三维重建，系统的介绍了三维重建的整体步骤。双目立体视觉的整体流程包括：图像获取，摄像机标定，特征提取（稠密匹配中这一步可以省略），立体匹配，三维重建。我在做双目立体视觉问题时，主要关注的点是立体匹配，本文主要关注最后一个步骤三维重建中的：三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现。
今天我们的目标检测综述最后一章，也是这个系列的完结，希望有兴趣的同学可以从中获取一些思路！
首先细讲一下 Max pooling。 Max pooling 在卷积后还会有一个 pooling 的操作，尽管有其他的比如 average pooling 等，这里只提 max pooling。
袁秋龙，携程度假大数据AI研发团队实习生，专注于计算机视觉的研究和应用。在实习期间致力于度假图像智能化工作，OCR问题为实习期主要做的研究。
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
基于内容的图像检索任务（CBIR）长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题，自20世纪90年代早期，研究人员先后采用了图像的全局特征，局部特征，卷积特征的方法对CBIR任务进行研究和探索，并取得了卓越的成果。
AI科技评论按：本文整理自知乎问题“请问 CNN 中的 maxpool 到底是什么原理，为什么要取最大值，取最大值的原理是什么？谢谢。”的下Yjango和小白菜的回答。转载已获授权。 首先细讲一下 Max pooling。 Max pooling 在卷积后还会有一个 pooling 的操作，尽管有其他的比如 average pooling 等，这里只提 max pooling。 max pooling 的操作如下图所示：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（pooling size）。每个小块内只取
从一系列图像中恢复物体的3D结构是计算机视觉研究中一个热门课题，这使得我们相隔万里就可以在google map中看到复活节岛的风景。这得益于图像采集自可控的条件（设备+环境等），使最终的重建效果的一致性和质量都很高；但这也限制了采集设备以及视角的差异。畅想一下，假如我们不使用专业设备，而是利用sfm技术根据互联网上大量的图片重建出这个复杂世界，那该多好呀！
Computational photography is about enhancing the photographic process with computation. While we normally tend to think that this applies only to post-processing the end result (similar to photo editing), the possibilities are much richer since computation can be enabled at every step of the photographic process—starting with the scene illumination, continuing with the lens, and eventually even at the display of the captured image.
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
OCR（optical character recognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
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