近日做铸件文字识别的项目,需要识别铸件上的字符和数字,找到开源的识别库Tesseract,下面简单记录下怎么使用. 首先在项目主页http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ 下载库和相应的字库.由于本人使用的是VS2010,其lib和include等库使用的VS2008进行编译的,所以一直出错.用VS2010的同学可以在这里下载编译好的VS2010的相应的库. 然后进行配置,和其他库的配置类似,include lib dll. #include "allhea

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13870.html 参考GitHub源码:https://github.com/YoungMiao/crnn 应demo大师文章要求,我再补充下,推荐下,这个平台挺好 1.环境搭建 1.1 基础环境 Ubuntu14.04 + CUDA opencv2.4 + pytorch + lmdb +wrap_ctc 安装lmdb apt-get install lmdb 1.2 安装pytorch pip,linux,cuda

Topic Name Reference code Image Segmentation Segmentation by Minimum Code Length AY Yang, J. Wright, S. Shankar Sastry, Y. Ma , Unsupervised Segmentation of Natural Images via Lossy Data Compression, CVIU, 2007 code Image Segmentation Normalized Cut

计算机视觉与模式识别代码合集第二版three     Topic Name Reference code Optical Flow Horn and Schunck's Optical Flow   code Optical Flow Black and Anandan's Optical Flow   code Pose Estimation Training Deformable Models for Localization Ramanan, D. "Learning to Parse I

接着上一篇OCR所说的,上一篇给大家介绍了tesseract 在命令行的简单用法,当然了要继承到我们的程序中,还是需要代码实现的,下面给大家分享下java实现的例子. 拿代码扫描上面的图片,然后输出结果.主要思想就是利用Java调用系统任务. 下面是核心代码: package com.zhy.test; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.i

http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/7955349 http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/01/31/2333760.html http://zhan.renren.com/dmeryuyang?gid=3602888497999161050&checked=true http://blog.csdn.net/yanqingan/article/details/6

Topic Name Reference code Feature Detection, Feature Extraction, and Action Recognition Space-Time Interest Points (STIP) I. Laptev, On Space-Time Interest Points, IJCV, 2005 and I. Laptev and T. Lindeberg, On Space-Time Interest Points, IJCV 2005  

https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.5.7/p5.js http://www.box2d.org http://www.jbox2d.org http://github.com/shiffman/PBox2D 第0章 引言 (已看) 第1章 向量 (已看) 第2章 力 (已看) 第3章 震荡  (已看) 第4章 粒子系统 (已看) 第5章 物理函数库 (已看) 第6章 自治智能体 (已看) 第7章 细胞自动机 (已看) 第8章 分形 (已

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开源项目,开发实现了一个简易的字符识别系统,并给出了较为理想的实验效果.该系统可以在手写体,印刷体字符识别上有广泛的应用. 关键词:BP神经网络; 字符识别:开源:AForge.NET 0 引言 在处理光学字符识别(OCR)问题上有很多种方法

汉王高级研究人员(模式识别.图像处理类)招聘试题  原文链接:http://www.cnblogs.com/dongsheng/articles/2793142.html 说明:  可能您的专业并不完全符合本试题所涉及的领域.因此,并非所有的问题都需要回答 ,您可以只回答你所熟悉和能够回答的问题.允许参考任意的资料,但请独立完成此试题 ,我们更欣赏您独立的思考和创新的精神.本试题并非我们录用或者不录用您的惟一依据 .应聘高级研究人员者请回答这部分问题.  1．人工智能与模式识别的研究已有多年,但

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011

Ocrad.js 相当于是 Ocrad 项目的纯 JavaScript 版本,使用 Emscripten 自动转换.这是一个简单的 OCR (光学字符识别)程序,可以扫描图像中的文字回文本. 不像 GOCR.js,Ocrad.js 被设计成一个端口,而不是围绕可执行的包装.这意味着后续的图像处理,并不涉及重新初始化可执行代码,以便处理图像尽可能少的进行,因此它需要的时间仅为 GOCR.js 的八分之一. 在线演示      立即下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果

http://acm.csu.edu.cn/OnlineJudge/problem.php?id=1330 1330: 字符识别? Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 419  Solved: 296[Submit][Status][Web Board] Description 你的任务是写一个程序进行字符识别.别担心,你只需要识别1, 2, 3,如下: .*.  ***  *** .*.  ..*  ..* .*.  ***  ***

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>航母舰载机·视觉定位标志的识别代码 航母舰载机机身上的黄黑圆圈的标志是什么意思,辐射?核动力?战术核弹? <百度百科>介绍如下     这是工业数字摄影测量的人工标志    数字摄影测量(Basic concept of digital photogrammetry)是基于数字影像和摄影测量的基本原理,应用计算机技术.数字影像处理.影像匹配.模式识别    等多学科的理论与方法,提取所摄对像以数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学

opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别 选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了,在这里就不一一感谢了. 基本步骤: 一,识别函数接受一般64X64的灰度图像; 二,二值化并反色为黑底白字; 三,找出字符的最小包围矩形,并大小归一化为32X32; 四,计算图像的HOG特征; 五,用SVM分类器对HOG特征进行识别,从而确定当前图像属于ABCD还是空白; 整个识别代码还是比较简单的

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

Java OCR tesseract 图像智能字符识别技术 Java代码实现 接着上一篇OCR所说的,上一篇给大家介绍了tesseract 在命令行的简单用法,当然了要继承到我们的程序中,还是需要代码实现的,下面给大家分享下java实现的例子. 拿代码扫描上面的图片,然后输出结果.主要思想就是利用Java调用系统任务. 下面是核心代码: /** * */ package cn.jorcen.dropins.tesseract; import java.io.BufferedReader; imp

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

Google的C++开源代码项目 v8  -  V8 JavaScript EngineV8 是 Google 的开源 JavaScript 引擎.V8 采用 C++ 编写,可在谷歌浏览器(来自 Google 的开源浏览器)中使用.V8 根据 ECMA-262 第三版中的说明使用 ECMAScript,并在使用 IA-32 或 ARM 处理器的 Windows XP 和 Vista.Mac OS X 10.5 (Leopard) 以及 Linux 系统中运行.V8 可以独立运行,也可以嵌入任何

公司有需求啊,所以就得研究哈,最近公司需要读验证码,于是就研究起了图像识别,应该就是传说中的(OCR:光学字符识别OCR),下面把今天的收获整理一个给大家做个分享. 本人程序用的tesseract,官方地址:https://code.google.com/p/tesseract-ocr/,不为别的,谁让它支持我们的天朝的文字呢~哈 下载好程序后解压: 大概可以看到这样一个目录,别见怪楼主里面一堆测试文件. 然后就开始我们的测试之旅: tesseract的用法: 参数1:需要识别的文件 参数2:输