Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

http://www.cnblogs.com/inkflower/p/6642264.html 最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata

最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata文件夹下 如C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessd

由于第一次写的太粗糙了,所以又修改了一下,详细的更改如下: @ 目录 更改 窗口问题 识别问题 相似度对比 仍然存在的问题 人脸信息显示 图片质量 更改 优化了一下界面风格 窗口问题 原来是在主界面外新开一个窗口显示画面,现在改为在主界面显示. 思路为用一个Jlabel来显示图片,用一个线程每隔50ms刷新一次,达到显示视频的效果. 识别问题 将原来的静态识别照片改为动态识别,同时会在人脸旁边加上一个小红框. 解决了活体检测不准的情况: 相似度对比 原来只能进行两张图片之间的相似度对比,现在可以

今天闲来无聊,尝试了一下OCR识别,尝试了以下三种方案: 1.直接使用业界使用最广泛的Tesseract-OCR. Tesseract项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化.在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源.2006年到现在,都由Google公司开发及维护. 2.使用基于Tesseract-OCR封装的Tess4j 3.调用百度云OCR服务实现(AT两家太贵,百度云文字识别服务提供每个月15000次的免费调用). 先说测试结果: 毫

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎.tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google.tesseract-ocr 3.0发布,支持中文.不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端,别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata.但这标志着,现在有自由的中文OCR软件了. java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下: 1.下载安装tessera

java_baidu_ocr Java调用百度OCR文字识别API实现图片文字识别软件 这是一款小巧方便,强大的文字识别软件,由Java编写,配上了窗口界面 调用了百度ocr文字识别API 识别精度高. 完整项目放在GitHub:https://github.com/Ymy214/java_baidu_ocr 更新日志 新的改变 OcrViewer 2.0 更新于 2019.1.18 我对OcrViewer进行了一些功能拓展与界面美化,除了标准的本地图片识别功能,我增加了如下几点新功能,帮助你更

从2013年的记录看,JAVA中图片文字识别技术大部分采用ORC的tesseract的软件功能,后来渐渐开放了java-api调用接口. 图片文字识别技术,还是采用训练的方法.并未从根本上解决图片与文字的关联关系. 什么是tesseract: tesseract是google的一个离线工具,用于图片的文字识别与提取.

OCR 识别文字项目 该项目 可以进行两种方式进行身份证识别 1. 使用百度接口 1.1 application-dev.yml配置 ocr: # 使用baiduOcr 需要有Ocr服务器 使用百度需要相应的百度账号即可 useOcrType: baiduOcr # 需要OCR 的文件夹 ocrFolderPath: E:\ocr-wait-image\16210910333-8e2fa7f52db04a538ed584c919ce33b1 # 需要OCR 的文件 ocrFile: H:\Des

OCR的全称是Optical Character Recognition,光学字符识别技术.目前应用于各个领域方向,甚至这些应用就在我们的身边,比如身份证的识别,交通路牌的识别,车牌的自动识别等等.本文就学习一下基于开源软件和大厂服务的文字识别效果. 关于ocr的简介,请参考博客:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9446756.html 刚入门不久,而且还是自己摸着石头过河,所以学的知识深一点,浅一点的,博客里面记录的是自己学习的过程,希望记录自己的学习之路,

演讲嘉宾 | 王晶(华为云人工智能高级算法工程师王晶) 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近期,由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举办.在计算机视觉技术专题,华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了"文字识别服务的技术实践.底层框架及应用场景"的主题演讲. 演讲的第一部分,他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展.第二部分是华为云文字识别服务关键能力.关键技术,以及落地过程中遇到的"坑&

现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别

写在前面 8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库

8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队员们留下一

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大

要做文字识别,第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来,然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别.现在就以下面这张图片为例,说一说最一般的字符切割的步骤是哪些. 当然,我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁,很可能是倾斜的,或者是带噪声的,又或者这张图片是用手机拍下来下来的,变得歪歪扭扭,所以需要进行图片预处理,把文本位置矫正,把噪声去除,然后才可以进行进一步的字符分割和文字识别.这些预处理的方法在我的接下来的几篇博客都会提到,大家可以参考参考: 透视矫正水平矫正 在预处