# -*- 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

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

内容简介 今天介绍一个新的UI元素,就是当我们改变设备的方向时,我们可以看到照片的不同部分,有一种身临其境的感觉,类似于360全景视图在移动设备上的应用. 倾斜照片浏览 Ionic 2 实例开发 新增章节将为你介绍: Ionic 2 中创建一个照片倾斜浏览组件. 同期新增和修改的章节还有: Ionic 2 中的创建一个闪视卡片组件 Ionic 2 中添加图表 使用VS Code在Chrome中调试Ionic 2 在Ionic 2 Native中使用Cordova插件 Ionic 2中使用百度地图

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜 反倾斜  Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

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

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱v2 霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). Hough变换原理 霍夫变换的应用是很广泛的,比如我们要做一个支票识别的任务,假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章,我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位,在配合其它手段进行其它处理.霍夫变

  前言 苹果在2011年的WWDC大会上发布了iOS5,不过考虑到要支持iOS4.x的系统,大多数App都无法使用iOS5的新特性.现在将近1年半过去了,从我们自己的App后台的统计数据.一些第三方的统计数据和一些业界的朋友告知我的数据都显示,iOS4.x的系统所占比例已经小于5%了,并且还在持续下降.所以,我们有必要放弃对iOS4.x的支持,全面拥抱iOS5. 只支持iOS5.0以上版本使得我们可以使用iOS5带来的诸多新特性,有些新特性可以极大地方便我们的开发,我将这些新特性列举如下. S

随着智能终端(智能手机及平板电脑)及移动通信(3G)的发展,原来运行在PC上的信息系统(如邮件系统.即时通信.网页浏览.协同办公.网络购物.社交网站.博客等)逐渐转移到智能终端设备上.可以预见未来几年60%以上的业务将会逐渐转移到智能终端系统上来.在这种背景下,杭州图铭科技有限公司推出基于Android平台的银行卡号识别系统. 功能介绍 通过拍照界面,指导用户拍出合格证件图像. 采用文字识别(OCR)技术,自动识别银行卡信息(如卡号,卡所属银行等). 通过调用 识别功能Activity,实现其他

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中

在一些特殊情况下,经常需要依据图像中的人脸,对图片进行倾斜矫正. 例如拍照角度幅度过大之类的情况,而进行人工矫正确实很叫人头大. 那是不是可以有一种算法,可以根据人脸的信息对图片进行角度的修复呢? 答案肯定是确认的. 再次例如,想要通过人脸的特征对人物的表情和情绪进行精准判断, 那么这个时候如果能确保人脸没有发现严重倾斜,无疑对准确率判断有一定的帮助. 那么假如一张图片只有一个人脸,其实很好判断,通过眼睛的位置的坐标,根据两眼的直线角度, 就可以计算出修正的角度. 然后旋转图片到对应角度即可.

图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了. OCR 的定义: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. 今天就来简单分析下 OCR 技术的原理. 从整体上来说,OCR一般分为两个大步骤:图像处理以及文字识别. 图像处理 识别文字前,我们要对原始图片进行预处理,以便后续的特征提取和学习.这个过程通常包含:灰度化.

时钟架构总览 7系的FPGA使用了专用的全局(Global)和区域(Regional)IO和时钟资源来管理设计中各种的时钟需求.Clock Management Tiles(CMT)提供了时钟合成(Clock frequency synthesis),倾斜矫正(deskew),过滤抖动(jitter filtering)功能.非时钟资源,例如本地布线,不建议使用在时钟设计中. 全局时钟树(Global clock tree)可以驱动device中的所有同步原件(synchronous eleme

我们有三种主要的方法(从难到易):自己动手写脚本;使用类似于jQuery和mooTools的JavaScript框架(可以让编写代码变得更容易些);使用能工作于现有的JavaScript框架下的提前预置好的脚本或那种从头开始开发的创建者.这篇文章适合那些打算提高工作效率或不愿意从头开发脚本的人阅读. 您还可以参考以下JavaScript/Ajax相关教程及资源:<10个非常棒的Ajax及Javascript实例资源网站><12种Javascript解决常见浏览器兼容问题的方法>&l

初学图像处理,做了一个车牌提取项目,本博客仅仅是为了记录一下学习过程,该项目只具备初级功能,还有待改善 第一部分:车牌倾斜矫正 # 导入所需模块 import cv2 import math from matplotlib import pyplot as plt # 显示图片 def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() # 调整图片大小 def resize(image, w

1. 前言第一次在学校机房里见到计算机,还是上古时期.计算机型号大概是LASER-310吧,有点记不清了.那会儿,显示器还是单色的,只能显示文本,每行最多显示80个字符.想看图片,印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上,每个像素用一个字符表示,不同的字符代表不同的灰度,就像下图这个样子.有没有感觉到浓郁古风呢?其实,随便一张照片,十几行Python代码,你也可以打印出这样的效果,还可以保存成文件.下面,我就一步一步地演示一下. 2. 打开图片,转为灰度模式 Python用于图像处理的

不知道别人是怎么做的,闲着无聊就根据前几天看到的一些PIL里面的函数,写了这个小程序,经过测试,基本可以给所有像宽400以上的图片打上从左下到右上的看上去质量尚可的水印,更小的图片水印偏下.写完觉得很简单,还是写出来记录一下,唔,我现在仍然很无聊. 我的思路很简单: 一个比较大的空白图像上添加文字(为什么比较大呢,因为图像旋转之后一不小心会截取出界) 旋转写过字的空白图像 截取空白图像中的文字部分(为什么要截取呢,因为旋转过后的图像直接与需要水印的图像合并,整个图像都会是旋转状态,达不到水印倾斜

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' 批量修改照片文件名称的Python脚本程序. 遍历指定目录(含子目录)的照片文件,根据拍照时间将照片文件名修改为以下格式: 20140315_091230.jpg (%Y%m%d_%H%M%S) 由于文件名已经精确到秒,理论上重名的概率非常小. 如果需要考虑到重名的问题,可以对本程序进行进一步的优化. !该程序需要安装exifread模块,否则无法使用. 例如,Linux/Mac OS X下命令行