我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 图像的模糊和平滑是同一个层面的意思,平滑的过程就是一个模糊的过程. 而图像的去噪可以通过图像的模糊.平滑来实现(图像去噪还有其他的方法) 那么怎么才能对一幅图像进行模糊平滑呢? 图像的模糊平滑是对图像矩阵进行平均的过程.相比于图像锐化(微分过程),图像平滑处理是一个积分的过程. 图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现. 下面介绍两种积分算子 全1算子 最简单的积分算子就是全1算子 利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操作,有

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

       自然场景文本检测是图像处理的核心模块,也是一直想要接触的一个方面. 刚好看到国内的旷视今年在CVPR2017的一篇文章:EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector.而且有开放的代码,学习和测试了下. 题目说的是比较高效,它的高效主要体现在对一些过程的消除,其架构就是下图中对应的E部分,跟上面的比起来的确少了比较多的过程.这与去年经典的CTPN架构类似.不过CTPN只支持水平方向,而EAST在论文中指出是可以支持多方向文本的

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake 待解决!!!Issue说明:最近做一些字符识别的事情,想试一下opencv_contrib里的Text(自然场景图像中的文本检测与识别)模块. 原因: 解决办法: 目录: 一.下载地址汇总(OpenCV+OpenCV_contrib+CMake)二.中间遇到的Issue汇总三.主要参考链接 1)Win10+VS2017编译opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0来调用text模块——ht

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

Introduction: 应用背景:是盲人辅助系统,城市环境中的机器导航等计算机视觉系统应用的重要一步.获取文本能够为许多视觉任务提供上下文的线索,并且,图像检索算法的性能很大部分都依赖于对应的文本检测模块. 意义:传统的OCR应用于扫描文本,所以其依赖于把文本从背景像素中正确分离.这对于扫描文本来说是很简单的,但是自然图像由于存在色彩噪声,模糊,遮挡,很难将文本从背景中分离. 文章提出的方法:文本有着固定的笔画宽度,利用这一特性就够从背景中将其恢复.首先求图像的笔画宽度变换即每个像素都分配了

原博文地址:http://www.cnblogs.com/nobadfish/articles/5244637.html 原论文名叫Byeond bags of features:Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories. 这篇文章的中心思想就是基于词袋模型+金字塔结构的识别算法.首先简单介绍词袋模型. 1.词袋模型 Bag of words模型也成为“词袋”模型,在最初多是用来做自然语言处理,Svetla

原来我也自己通过查资料,来学习python的装饰器,但是效果不好.因为没有接触过需要用到装饰器的场景,所以 一起的资料都只停留在纸面上,但是今天偶然看到了vimer的这篇文章:http://www.vimer.cn/2011/04/python%E8%A3%85%E9%A5%B0%E5%99%A8%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A6%99%E7%94%A8.html 我们就根据这篇文章的思路来,在场景中理解python装饰器 其中的一个场景是:爬取数据的时候,目标网

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

垃圾回收机制和gc模块 Py的一个大好处,就是灵活的变量声明和动态变量类型.虽然这使得学习py起来非常方便快捷,但是同时也带来了py在性能上的一些不足.其中相关内存比较主要的一点就是py不会对已经销毁的对象所占据的内存做自动的释放内存空间的工作. 在细看内存释放工作之前,有必要先来了解一下py的垃圾回收机制. ■ 垃圾回收机制 Python中,主要依靠gc(garbage collector)模块的引用计数技术来进行垃圾回收.所谓引用计数,就是考虑到Python中变量的本质不是内存中一块存储数据

进程和线程究竟是什么?如何使用进程和线程?什么场景下需要使用进程和线程?协程又是什么?协程和线程的关系和区别有哪些? 程序切换-CPU时间的分配 首先,我们的任何一个程序都需要运行在一个操作系统中,如 Windows XP, RedHat Linux, FreeBSD, AIX 等: 其次,在操作系统中运行的程序,不止一个,而是成百上千个不同功能的程序,如键盘驱动,显示器驱动,HTTP服务,游戏,聊天,网页......: 最后,CPU等资源是有限的,在这成百上千个程序中,不可能每个程序都占用一个

目录: 协程函数(yield生成器用法二) 面向过程编程 递归 匿名函数与内置函数的使用 模块 包 常用标准模块之re(正则表达式) 一.协程函数(yield生成器用法二) 1.生成器的语句形式 a.生成器相关python函数.装饰器.迭代器.生成器,我们是如何使用生成器的.一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果这就是 yield 语句的功能 : 返回一个中间值给调用者并暂停执行. 我们的调用方式为yeild 1的方式,此方式又称为生成器的语句形式. 而使用生成器的场景:使用生成器最好的场景就

关于局部敏感哈希算法.之前用R语言实现过,可是由于在R中效能太低.于是放弃用LSH来做类似性检索.学了python发现非常多模块都能实现,并且通过随机投影森林让查询数据更快.觉得能够试试大规模应用在数据类似性检索+去重的场景. 私觉得,文本的类似性能够分为两类:一类是机械类似性:一类是语义类似性. 机械类似性代表着,两个文本内容上的相关程度.比方"你好吗"和"你好"的类似性.纯粹代表着内容上字符是否全然共现,应用场景在:文章去重: 语义类似性代表着,两个文本语义上的

面试题 分别给出下述代码在终端(e.g. IPyhon)中和在程序中的运行结果: a = 256 b = 256 c = 257 d = 257 def foo(): e = 257 f = 257 print('a is b: %s' % (a is b)) print('c is d: %s' % (c is d)) print('c is e: %s' % (c is e)) print('e is f: %s' % (e is f)) foo() IPython 中运行的结果: In [

Python多线程详解 2016/05/10 · 基础知识 · 1 评论· 多线程 分享到:20 本文作者: 伯乐在线 - 王海波 .未经作者许可,禁止转载!欢迎加入伯乐在线 专栏作者. 1.多线程的理解 多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分.线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少(不过在Unix环境中,多进程和多线程资源调度消耗差距不明显,Unix调度较快),缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦. 2.Python多线程创建 在Python中,同样可以实现多线程,有两

实python非常适合初学者入门,上手很容易.我就是完全通过网上资源学了python的.最大的是3点经验:1.找一本浅显易懂,例程比较好的教程,从头到尾看下去.不要看很多本,专注于一本.把里面的例程都手打一遍,搞懂为什么.2.去找一个实际项目练手.我当时是因为要做一个网站,不得已要学python.这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多.所以最好是要有真实的项目做.可以找几个同学一起做个网站之类.3.最好能找到一个已经会python的人.问他一点学习规划的建议,然后在遇到卡壳的地方找他指点.

今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 运行平台:Windows Python版本:Python3.6 IDE: Sublime Text 其他:Ch

Python 中提供了一个叫装饰器的特性,用于在不改变原始对象的情况下,增加新功能或行为. 这也属于 Python "元编程" 的一部分,在编译时一个对象去试图修改另一个对象的信息,实现 "控制一切" 目的. 本篇文章作为装饰器的基础篇,在阅读后应该了解如下内容: 装饰器的原理? 装饰器如何包裹有参数的函数? 装饰器本身需要参数怎么办? 被装饰器修饰的函数还是原函数吗,怎么解决? 装饰器嵌套时的顺序? 装饰器常见的应用场景? 装饰器原理 在具体装饰器的内容前,先来回

关注「WeiyiGeek」点我,点我 设为「特别关注」,每天带你在B站玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 EasyOCR 参考来源 0x01 安装部署 环境依赖 环境安装 方法参数 0x02 实践案例 批量识别行程码图片 0x03 入坑出坑 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 Q: 什么是 EasyOCR ? 描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的

你好,我是测试蔡坨坨. 今天,我们来聊一聊测试人员想要进阶,想要做自动化测试,甚至测试开发,如何选择编程语言. 前言 自动化测试,这几年行业内的热词,也是测试人员进阶的必备技能,更是软件测试未来发展的趋势.特别是在敏捷开发模式下,产品迭代速度快,市场不断调整,客户需求不断变化,单纯的手工测试越来越无法适应整个过程.测试人员如何快速响应并保证产品在上线后的质量能够满足客户要求,如何在上线一个新功能的同时快速对旧功能进行回归,保证旧功能不被新功能影响而出现严重的Bug.针对以上问题,采用自动化测试无

本人写了10年php了.今年开始改写python了.不是说php有什么不好,php在自己的势力范围内还是很牛比的.只是我已经不能满足于php那两亩地了. 习惯了脚本,所以很自然就过度到python了. 相比之下,python牛比的地方: #)模块化比php做的好 ; #)适用范围比php大太多,python是全功能脚本!php是专门为写动态网页而生,而py可以用来玩玩桌面应用及其它很多方面,比如pyqt5 ,pycef3 ; 再比如:做一下进程管理可以用psutil :科学计算有pynum .