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基於opencv的數碼管識別,準確度較高

環境:opencv3.0+vs2013

主要思路:

圖片常規處理方法,灰度,二值化,膨脹,腐蝕等操作,然利用opencv的輪廓提取函式,提取輪廓進行圖片分割。

分割大量的圖片後,利用opencv自帶knn機器學習庫訓練資料,最後根據訓練樣本獲取最後結果。

裡面的引數需要根據圖片的具體情況適當調節

創新點:

1,解決數碼管裡面小數點難以識別

2,對於某些圖片存在傾斜比較嚴重的情況下也可以較為精準的識別

處理結果:


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原始碼