EmguCV 文字分割

2024-09-03

emguCv3.x 实现字符分割，轮廓检测

/// <summary> /// 获取区域 /// </summary> /// <param name="bitmap"></param> /// <param name="graybtm"></param> /// <returns></returns> public static Bitmap FindBundingBox(Bitmap bitmap, out B

在做图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 1. 思路一开始想偷个懒,直接用OpenCV的模型,结果发现效果不佳.文字出现了过度分割的问题,部分文字甚至没有被识别: 于是只好使用传统方法,投影法.对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字.代码参考https://www.cnblogs.com/zxy-joy/p/10687152.

emgucv文字识别

今天讲如何通过emgucv中的函数来实现文字识别.总体的过程可以分为以下几步: 1.读取要识别的图片 2.对图片进行灰度变换 3.调用emgu.cv.ocr的类tessract中的recognize方法识别 4.通过getcharact方法读取识别出的字符 5.通过gettext方法返回一个string类型的字符串,包含被识别字符读取图片的话,有俩种方法,第一种是在新建mat或者image<Tcolor,Tdeep>类的时候直接指定图片路径path 第二种是通过opendialog类通过指定

【OpenCV】一种基于阈值的图片中的文字分割

在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中,我们先用了一种很笨的办法来分割字符. 首先对图片进行灰度化,然后二值化,这里的二值化要选择一个合适的阈值.然后我们进行轮廓的提取,计算轮廓最小矩形的面积,若面积过大,则认为这个是背景图片,若面积过小,则认为是噪点.这种方法有一个弊端,就是文字有大有小,大的文字也有可能会被当成背景,小的标点也可能会被当成噪点. 代码如下: 实现了读入一张图片,进行灰度化,二值化,分割字符,输出字符.jpg到指定位置,以及输出字符最小矩形的坐标. const strin

js实现文字分割动画

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本推文主要识别的验证码是这种: 第一步: 二值化所谓二值化就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵. 第二步: 文字分割为了能识别出字符,需要对要识别的文字图图片进行分割,把每个字符作为单独的一个图片看待. 第三步: 标准化对于部分特殊的验证码,需要对分割后的图片进行标准化处理,也就是说尽量把每个相同的字符都变成一样的格式,减少随机的程度.最简单的比如旋转还原,复杂点的比如扭曲还原等等.比如本文中分割后的数字1和8宽度不一致,把