Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

Atitit Java  OpenCV 捕获视频 ,打开一段视频或默认的摄像头 有两种方法,一种是在定义类的时候,一种是用open()方法. 一. 读取视频序列 OpenCV提供了一个简便易用的框架以提取视频文件和USB摄像头中的图像帧,如果只是单单想读取某个视频,你只需要创建一个cv::VideoCapture实例,然后在循环中提取每一帧.新建一个Qt控制台项目,直接在main函数添加: 注意:要正确打开视频文件,计算机中必须安装有对应的解码器,否则cv::VideoCapture无法理解视频

最近在上计算机视觉这门课程用到了OpenCV,于是找到了"Using OpenCV Java with Eclipse"这篇博文,是英文的,我将它翻译如下与大家分享 正文: 从2.4.4版本以后,OpenCV开始支持Java.在这个教程中我会教你在Eclipse下怎么部署环境来使用OpenCV Java(操作系统是Windows),这样你可以充分的利用Java中的垃圾回收机制和一些极其方便的机制,从而大大减少你的代码工作量和错误.现在我们开始. 配置Eclipse: 首先,从官方下载网

最近打算写一个android 平台opencv 的小程序,着手查找了一下资料.网络上的资料参差不齐,有一些都比较老旧,我参考了前面的方法找到了一个简单的搭建方法,分享给大家. 0,环境的搭建: java 虚拟机环境搭建,网络资料很多不再赘述. android 开发环境的搭建参见我的上一篇博客 基于adt-bundle-windows-x86的android开发环境搭建. 下面说明如果搭建 android opencv 环境: 下载NDK http://developer.android.com/

概述 对焦,这里所说的“焦”是指“焦距”.在拍照时,一定是需要调焦的.一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦.最近在处理OpenCV进行图像识别时,需要连续的调焦(对焦),并在对焦完成后进行拍照,获取图片后进行图像识别.识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别.整理成本文. 概念 焦距,也称为焦长,是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式,指从透镜中心到光聚集之焦点的距离.亦是照相机中,从镜片光学中心到底片.CCD或CMOS等成像平面的距离.具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力

版本 Java1.8 opencv3.4 代码: import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfDouble; import org.opencv.core.MatOfRect; import org

在自动化测试中,基于xpath.js选择器.css选择器进行元素定位及判定的技术已经比较成熟.在实际应用中,无论是web端还是移动端,仍有很多时候需要根据页面内容.页面中的图像进行定位及判定,这里介绍一下基于opencv的图像识别技术在自动化测试中的应用. 这里我们使用selenium驱动测试,使用opencv进行页面元素判定. OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和

Using OpenCV Java with Eclipse http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/java_eclipse/java_eclipse.html Since version 2.4.4 OpenCV supports Java. In this tutorial I will explain how to setup development environment for using OpenCV Java w

首先当然是需要安装opencv了,我用的是opencv2.4.13.下载完之后就可以直接安装了,安装过程也很简单,直接下一步下一步就好,我就不上图了. 接下来在opencv下找到jar包,比如我直接安装在c盘,我的jar包在C:\opencv\build\java中. 然后将jar包拷贝到lib目录中,并且在idea中配置 接着在opencv的路径下找到lbpcascade_frontalface.xml.比如我的就是C:\opencv\sources\data\lbpcascades.然后将其

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/94169912 最近在研究OpenCV,希望能通过机器视觉解决一些网络安全领域的问题.本文简要介绍如何通过OpenCV实现简单的图像识别,并让计算机通过“视觉”自动玩一个简单的2D小游戏,文末有视频演示及完整代码. 私货时间:5G时代,选择华为云!华为云专蜀月·西南钜惠活动开启,给力优惠请看

毕竟研究生做cv,所以这里还是测试一下java上使用opencv,参考 这里 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; public class TestJavaOpencv { public static void main(String[] a){ System. out .println("Welcome to OpenCV " +Core. VE

如果没有把dll扔到jdk会报错 Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java401 in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:) at java.lang.

原理 Note 以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: Algorithms and Applications 以及 Learning OpenCV 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到). 平滑处理时需要用到一个 滤波器 . 最常用的滤波器是 线性 滤波器,线性滤波处理的输出像素值 (i.e. ) 是输入像素值 (i.e

结果 基本实现了识别的功能.基本的界面如下 界面长得比较丑,主要是JavaSwing写界面比较麻烦,写个菜单栏都要那么多代码.目前不打算改了. 实现的思路是:使用opencv中自带的OpenCVFrameGrabber获取摄像头的数据,CanvasFrame来显示摄像头捕获的画面. 点击注册和识别都会在捕获的视频流自动抓取一帧图片,点下面的按钮可以查看拍摄效果 当输入想要比对的身份,点击识别之后,会与注册保存的数据进行比对 准确率还行. 附上部分代码 public static void Ope

什么是直方图均衡化? 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度.原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰.例如,过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内,而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内.采用直方图均衡化,可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多

灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0.所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数. 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等.如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2.用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,如果RGB三个量相同时,如:RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50. 现在大

http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before searching for contours List<MatOfPoint> contours = new ArrayList&

图像识别 最近工作遇到了一个需要识别安全键盘并点击的需求,做自动化嘛,由于安全键盘的键位固定但是键值随机,所以常规的方法不能正确获取触发点击,so,上网查了一下基本思路都是用机器识别. 加载opencv-python pip install opencv-python 会自动加载opencv-python,numpy和cv2 当文件中导入cv2,直接上代码: def get_keynumber_location(self): ''' 获取字母对应位置 :return:返回template在ima

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt pic_path = "deal_with.png" def cv_imread(): """ 读取图片 :return: """ # imread的第二个参数告诉函数如何读取这幅图片 # 0:以灰度模式读入图像 # 1:读入一副彩色图像,图像的透明度会被忽略,这是默认参数 # -1:读入一幅图

§ Laplacian() void cv::Laplacian    (    InputArray     src,                                       OutputArray     dst,                                       int     ddepth,                                       int     ksize = 1,                    

书里的解释: 其他的没找到什么资料,直接参考百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%BA%8C%E5%80%BC%E5%8C%96/1748870?fr=aladdin#2 具体是先实现灰度化,然后实现二值化. 里面提到了opencv里的两个接口 1.Imgproc.threshold(Mat src, Mat dst, double thresh, double maxval, int type) 参数:src 原图dst