OpenCV數字分割

阿新 • • 發佈：2018-12-11

字元分割常用的方法有投影分割法和連通域分割法，對於下圖若想提取其數字部分（這是專案中的某項指標，左邊矩形是變化的），我才用的是連通域分割法，最後再加上輪廓篩選找到其位置

最後用Tesseract進行識別，由於過程較簡單，這裡不再貼出原始碼

字元分割常用的方法有投影分割法和連通域分割法，對於下圖若想提取其數字部分（這是專案中的某項指標，左邊矩形是變化的），我才用的是連通域分割法，最後再加上輪廓篩選找到其位置灰度化—>自適應二值化—>開操作—>閉操作，核大小根據圖片實際大小選取，得到下圖

因為做專案要用到這個方法，就用opencv+py實現了一下，很簡單，先灰度二值化影象，統計Y軸畫素點個數，滑窗檢測間斷點就可以： def split_by_pixel(img): img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.CO

pla string 一個 util tin char 輔助 mat 分析歡迎轉載,轉載請註明出處：http://www.cnblogs.com/xyzyj/p/7469356.html 題目：給定一個整數n和一個整數m，將n按照位分割成多個數字，使得這多個數字的和最接近

課程大綱 1）概述-影象分割與摳圖 2）K-Means 方法 3）GMM方法 4）分水嶺演算法 5）GrabCut 其中： K-Means，GMM基於聚類分水嶺：影象拓撲 GrabCut：基於互動方式實戰案例視訊背景替換，證件照背景替換

計算一幅影象的直方圖影象是由不同數值的顏色畫素組成，畫素值在整幅影象中的分佈情況是該影象的一個重要屬性。直方圖(Histogram)是一幅影象分佈的精確圖形表示。因此，灰度影象的直方圖有256個專案。 OpenCV計算直方圖環境：Windows 10,

配套使用的OpenCV版本：2.4.9 ; Python版本：2.7 主要參考文章(感謝作者分享) 程式極其類似於參考文章1、文章1使用的是OpenCV2.0，而OpenCV2.49的寫法稍有不同效果參考文章1，語法參考文章2 主要思想(轉載自文章1)

分水嶺分割演算法分水嶺分割演算法的定義網上隨便百度一下就可以知道了，我就說一下我的理解，有不對的希望大家也可以幫忙指正。對於分水嶺分割，我的理解是，一幅影象是由不同大小的灰度級畫素值構成的，可以把不同的大小想象成不同高度的山脈，接著在地表（就是從畫素灰度

#include #include #include #include #include "watershedsegmenter.h"using namespace std;using namespace cv;int

OpenCV影象分割實戰視訊教程—1739人已學習課程介紹基於OpenCV新版本3.2 講述，詳細解釋了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水嶺變換、Grabcut等演算法基本原理與在影象分割中的應用，基於OpenCV相關API演示每種影象分割方法，通過

var textarea = modal.find("[name='uids']").val(); var uidArr = textarea.split(/[(\r\n)\r\n]+/); 測試結果 "111\r\n\r\n222\n\n333\r444\n\r\r\r\r777".s

投影法 #include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; //***********

這是基於opencv寫的數字識別程式對於記事本里的宋體常規數字能夠完美的識別思路: 放大圖片→灰度化→二值化→開運算→尋找外輪廓→輪廓排序→遍歷畫素與模板匹配→得到數字最後為了驗證識別率，讀入txt檔案與識別圖片後的輸出結果對比總結： 1.圖片放大可以把各個數字

分段線性變換分段線性變換也叫做灰度線性拉伸，常用的是分三段分線性變換。如下圖：圖中對灰度區間[a,b]進行了擴充套件，而灰度區間[0, a]和[b, Mf]收到了壓縮。通過細心調整折線拐點的位置及控制分段直線的斜率，可對任意灰度區間進行擴充套件和壓縮。、本文就是基

Grabcut摳圖步驟：輸入原影象矩形輸入開始分類 GMM描述 GMM訓練分類 Graph Cut分類不斷迭代直到收斂分類 API： void grabCut( InputArray img, // 待分割影象，8bit，3通道 // 輸入

更新後代碼下載連結在此！！！點我下載本文針對OpenCv入門人士，因為我也不是專門做影象的，只是為了完成一次模式識別的小作業。主要完成的功能就是自動識別圖片中的數字，圖片包括正常圖片，有劃痕影象和有噪點影象。分別如下先上圖，看識別效果

一、概述從影象中將目標或部分目標分割出來，是我們在進行影象處理的操作，也是有意義的事情。在很多情況下，我們也希望將感興趣的目標區域分割出來，比如將一個人的臉或手分割出來。具體有下面提到的幾種方法。 1、背景減除背景減除是在背景模型建立後，將

我們從下面三個方面來進行相應的數字影象處理一、圖象噪聲估計二、圖象分割三、影象壓縮及解壓一、圖象噪聲估計 •常見的噪聲模型： •1、高斯噪聲； •2、瑞利噪聲； •3、伽馬噪聲； •4、指數分佈噪聲； •5

tutorial 轉化分析可選 name lar 機器不能 mes 1 基於閾值 1.1 基本原理灰度閾值化，是最簡單也是速度最快的一種圖像分割方法，廣泛應用在硬件圖像處理領域 (例如，基於 FPGA 的實時圖像處理)。假設輸入圖像為 f，輸出圖

minus pri net mage 場景 ofstream tail 參考 params 　　最近在復習OPENCV的知識，學習caffe的深度神經網絡，正好想起以前做過的車牌識別項目，可以拿出來研究下　　　　以前的環境是VS2013和OpenCV2.4.9，感覺

使用 sca show alt 編碼的轉換獲取引用 raw 格式課程實驗：編程讀漢字點陣字庫，把自己的名字和學號疊加到圖片的右下位置。主要步驟分為三部分第一部分：讀取圖片（文件讀取）第二部分：讀取文字並從字庫中提取相應的編碼（字庫的存儲原理）第三部分：將相