电面中被问到了做的LPR,简单的介绍了下后又问到了关于如何矫正倾斜角的问题.答得比较含糊,所以今天来补充一下. 倾斜矫正的方法有很多种,包括基于Hough变换的矫正,基于字符投影的倾角矫正,常规线性角度检测等等.这里因为前段时间刚刚写过关于Hough变换的东西,所以实践一下. 其基本思想是找出边缘直线,并根据直线找出倾角后进行旋转. 对于噪声较少的一些图像,做二值化处理后噪声也较少,利用合适的膨胀处理后文字自然连接成长条状以便于进行边缘的检测.找到最长的边缘线,并计算出倾角. 这是一种比较简单的

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 ## 图片旋转 def rotate_bound(image, angle): #获取宽高 (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 提取旋转矩阵 sin cos M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = n

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; using namespace cv; const char input[] = "Input image"; const char output[] = "Output image"; void fileCutLine(int, void*);//对图片边缘切取

Atitit  ocr识别原理 与概论 attilax总结 1.1. Ocr的过程与流程1 1.2. OCR不同技术细分略有不同,但大概原理是一样的. 即主要技术过程是:二值化(又叫归一化)--------行定位----------字符切分----------字库模型比对(取置信度较高字)---------输出2 1.3. Tesseract 图片布局分析 字符分割和识别2 1.1. Ocr的过程与流程 预处理:对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取.学习.这个过程的主要目的是减少图像中的

人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注. (此图来自网页http://mini.eastday.com/mobile/171107214414785.html里面,如有侵权,请联系小编及时清除) 人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在进行,只是切入点不对,所以一直没有什么起色,现

一.什么是OCR OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.这一概念最早于 1929 年由德国科学家 Tausheck 提出.信息资源数字化工作的目标对象,是大量甚至海量的纸质载体或固体载体形态的文献资源,OCR 凭借自身的智能识别及批量操作性能得以在信息资源数字化工作中广泛应用. 二.OCR的一般流程 图像分析->预处理->行列切

OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术.如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Reco

注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一]字符识别技术总览,详情见文末参考文献 什么是 OCR? OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别).简单来说是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式. 具体操作过程大致为电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki C:\Users\Public\py36\Lib\site-packages\pytesseract #!/usr/bin/env python '''Python-tesseract. For more information: https://github.com/madmaze/pytesseract '

要搞清楚这个问题,首先要明白字体是怎么回事.一种字体有粗体.斜体.下划线.删除线等诸多属性.但是并不是所有字体都做了这些,一些不常用的字体,或许就只有个正常体,如果你用Italic,就没有效果了~这时候你就要用Oblique.可以理解成Italic是使用文字的斜体,Oblique是让没有斜体属性的文字倾斜! 另外附上CSS2.0上边的解释你参考下:italic和oblique都是向右倾斜的文字, 但区别在于Italic是指斜体字,而Oblique是倾斜的文字,对于没有斜体的字体应该使用Obliq

italic和oblique都是向右倾斜的文字, 但区别在于Italic是指斜体字,而Oblique是倾斜的文字(让没有斜体属性的文字倾斜), 对于没有斜体的字体应该使用Oblique属性值来实现倾斜的文字效果

47 求解器为flunet5/6在设置边界条件时,specify boundary types下的types中有三项关于interior,interface,internal设置,在什么情况下设置相应的条件?它们之间的区别是什么?interior好像是把边界设置为内容默认的一部分:interface是两个不同区域的边界区,比如说离心泵的叶轮旋转区和叶轮出口的交界面:internal:请问以上三种每个的功能?最好能举一两个例子说明一下,因为这三个都是内部条件吧,好像用的很多.interface,i

​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:

/// <summary> /// 批改操作 /// </summary> public AnswerCard DoCorrect(Stream AnserCardFile) { AnswerCard anserCard=new AnswerCard(); try { //RasterImage crrentImages; // Create the Auto Forms Engine AutoFormsEngine autoEngine; RasterCodecs formsCo

原文链接1 原文链接28 什么叫边界条件?有何物理意义?它与初始条件有什么关系? 边界条件与初始条件是控制方程有确定解的前提. 边界条件是在求解区域的边界上所求解的变量或其导数随时间和地点的变化规律.对于任何问题,都需要给定边界条件. 初始条件是所研究对象在过程开始时刻各个求解变量的空间分布情况,对于瞬态问题,必须给定初始条件,稳态问题,则不用给定.对于边界条件与初始条件的处理,直接影响计算结果的精度. 在瞬态问题中,给定初始条件时要注意的是:要针对所有计算变量,给定整个计算域内各单元的初始条件

Python图像处理-Pillow 简介 Python传统的图像处理库PIL(Python Imaging Library ),可以说基本上是Python处理图像的标准库,功能强大,使用简单. 但是由于PIL不支持Python3,而且更新缓慢.所以有志愿者在PIL的基础上创建了一个分支版本,命名为Pillow,Pillow目前最新支持到python3.6,更新活跃,并且增添了许多新的特性.所以我们安装Pillow即可. 安装 Pillow的安装比较的简单,直接pip安装即可: pip insta

项目 内容 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任健) 博客园班级博客 作业要求 团队项目选择 我们在这个课程的目标是 在团队合作中提升软件开发水平 这个作业在哪个具体方面帮助我们实现目标 进行项目调研.完成需求和技术分析 项目选择 需求:基于微软开源的OCR表单标注工具等开源模块,开发一个表单数据的识别和收集工具,对信息采集表.调查问卷表等各类表格式数据能够自动识别成可编辑的表格数据,并能将多页同类表格收集汇总为一个大表. 必备条件:熟悉机器学习,Android应用开发,较强的团队协作能力

本练习程序是受到了这个老外博文的启发,感觉挺有意思,就尝试了一下.他用的是opencv,我这里用的是matlab. 过去写过透视投影,当时是用来做倾斜校正的,这次同样用到了透视投影,不过更有意思,是将一张图像贴到另一张图像上. 两个透视投影都需要先计算投影矩阵,倾斜校正那一篇是通过解线性方程组求的变换矩阵,而这一篇是通过奇异值分解求的变换矩阵. 为了对齐两张图像,还需要对投影后的图像做一次仿射变换,其实就是坐标平移. 这里做投影和仿射直接调用了matlab的系统函数,方便一些. 还是先介绍下如何

第六篇:字符分割 在知道了车牌字符的规律之后,可以根据车牌的特点对字符进行分割.一般最容易想到的方法就是根据车牌投影.像素统计特征对车牌图像进行字符分割的方法.是一种最常用的.最基本的.最简单的车牌字符分割方法.它的精髓是对车牌图像进行逐列扫描,统计车牌字符的每列像素点个数,并得到投影图,根据车牌字符像素统计特点(投影图中的波峰或者波谷),把车牌分割成单个独立的字符. 图像的边缘信息一般都是高频信息,所以在水平.垂直方向上对车牌图像进行小波变换,对其高频信息进行重构,获得相应的高频信息方面的子图

第三篇:系统的整体架构 LPR系统大体上可由图像采集系统,图像处理系统,数据库管理系统三个子系统组成.它综合了通讯.信息.控制.传感.计算机等各种先进技术,构成一个智能电子系统. 图像采集系统:图像采集系统主要由传感器.辅助照明设备和图像采集设备组成,主要功能是采集车辆图像.当有车辆经过时会触发感应装置,感应装置一般为地感线圈,触发成功后摄像机或照相机会自动采集当前的图像,最后将采集到的图像传送到计算机或手持的嵌入式系统进行处理. 图像处理系统:图像处理系统即为本文主要讨论的算法处理模块,为整个

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.