這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了OpenCV C++ 圖像處理實(shí)戰(zhàn) ——《OCR字符識別》。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-790337.html
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（1）首先需要一個模板圖像 T（子圖像）和一個待檢測的圖像（源圖像 S） （2）在待檢測圖像從左到右，從上到下計算模板圖像與重疊子圖像的匹配度，匹配度越高，兩者相同的可能性越大。 3.1 單模板匹配 注意：result的長寬正好是（原圖-模板圖）的長寬，result圖中白亮程
圖像處理總目錄←點(diǎn)擊這里 唐宇迪老師的——OPENCV項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 學(xué)習(xí) 本項(xiàng)目的目的是設(shè)計一個停車場車位識別的系統(tǒng)，能夠判斷出當(dāng)前停車場中哪些車位是空的。 任務(wù)共包含部分： 對圖像預(yù)處理 從停車場的監(jiān)控視頻中提取圖片 對圖片進(jìn)行一系列的預(yù)處理，去噪、識別圖像中的
目錄 Python 基于 OpenCV 視覺圖像處理實(shí)戰(zhàn) 之 OpenCV 簡單實(shí)戰(zhàn)案例 之六 簡單圖像傾斜校正處理效果 一、簡單介紹 二、簡單圖像傾斜校正處理效果實(shí)現(xiàn)原理 三、簡單圖像傾斜校正處理效果案例實(shí)現(xiàn)簡單步驟 四、注意事項(xiàng) Python是一種跨平臺的計算機(jī)程序設(shè)計語言。是一種面向?qū)?/p>
目錄 0、簡介 1、圖像處理 （1）顏色處理 （2）圖像差 （3）圖像拼接 （4）直方圖 （5）顏色空間/通道提取 2、預(yù)處理 （1）均衡化 （2）閾值處理 （3）濾波 （4）形態(tài)學(xué)運(yùn)算 （5）ROI 3、檢測 （1）角點(diǎn)檢測 （2）邊緣檢測 （3）霍夫變換 （4）輪廓 （5）特征點(diǎn)匹配 （6）Blob特
當(dāng)使用霍夫變換進(jìn)行車道線識別時，可以按照以下步驟來編寫 MATLAB 代碼： 讀入圖像：使用 imread 函數(shù)讀取包含車道線的圖像。 圖像預(yù)處理：為了減少噪音和突出車道線，可以對圖像進(jìn)行預(yù)處理。通常，可以采用以下步驟： 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像：使用 rgb2gray 函數(shù)將彩色圖
由于是使用Opencv完成手勢識別，所以首先利用顏色特征是對手的顏色進(jìn)行提取，獲得HSV的最小值與最大值。 HSV顏色空間閾值主要是靠 Trackbar 調(diào)節(jié)閾值和 cv2.inRange 來生成掩膜來提取。 這是我寫的HSV閾值獲取的代碼: 使用方法: 運(yùn)行代碼之后，從第一個依次調(diào)節(jié)滑塊，使畫面中
ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src： 輸入圖，只能輸入單通道圖像，通常來說為灰度圖 dst： 輸出圖 thresh： 閾值 maxval： 當(dāng)像素值超過了閾值（或者小于閾值，根據(jù)type來決定），所賦予的值 type：二值化操作的類型，包含以下5種類型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY
OpenCV 是一個的跨平臺計算機(jī)視覺庫，包含了 500 多個用于圖像和視頻分析的高效算法。本節(jié)將介紹 OpenCV 的基礎(chǔ)知識，以及如何編譯運(yùn)行 OpenCV 程序，并將學(xué)習(xí)如何完成最基本的圖像處理任務(wù)——讀取、顯示和保存圖像。除此之外，鼠標(biāo)事件和圖形繪制也是 OpenCV 計算機(jī)視覺項(xiàng)
在本文中，將介紹如何使用 OpenCV 搭建一個人臉檢測與身份識別系統(tǒng)。 為了構(gòu)建我們的人臉識別系統(tǒng)，我們將首先執(zhí)行人臉檢測，使用深度學(xué)習(xí)從每張人臉中提取人臉特征數(shù)據(jù)，在提取特征數(shù)據(jù)上訓(xùn)練人臉識別模型，最后使用 OpenCV 識別圖像和視頻流中的人臉，并識別身份。
