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

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

对于印刷体图片来说,进行水平投影和垂直投影可以很快的进行分割,本文就在OpenCV中如何进行水平投影和垂直投影通过代码进行说明. 水平投影:二维图像在y轴上的投影 垂直投影:二维图像在x轴上的投影 由于投影的图像需要进行二值化,本文采用积分二值化的方式,对图片进行处理. 具体代码如下: //积分二值化 void thresholdIntegral (Mat inputMat, Mat& outputMat) { int nRows = inputMat.rows; int nCols = inp

大家好,好久不见了. 一转眼距离上一篇博客已经是4个月前的事了.要问博主这段时间去干了什么,我只能说:我去“外面看了看”. 图1 我想去看看 在外面跟几家创业公司谈了谈,交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验.不过由于各种原因,博主又回来了. 目前,博主的工作是在本地的一个高校做科研.而研究的方向主要是计算机视觉. 图2 科研就是不断的探索过程 由于我所做的是计算机视觉方向,跟EasyPR本身非常契合.未来这个这个系列的博客会继续下去,并且以后会有更加专业的内容. 目前我研究的方向是文字定位

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

1. 概述 LSH是由文献[1]提出的一种用于高效求解最近邻搜索问题的Hash算法.LSH算法的基本思想是利用一个hash函数把集合中的元素映射成hash值,使得相似度越高的元素hash值相等的概率也越高.LSH算法使用的关键是针对某一种相似度计算方法,找到一个具有以上描述特性的hash函数.LSH所要求的hash函数的准确数学定义比较复杂,以下给出一种通俗的定义方式: 对于集合S,集合内元素间相似度的计算公式为sim(*,*).如果存在一个hash函数h(*)满足以下条件:存在一个相似度s到概

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片

准备工作: 测试文件内容:cis_cust_imp_info 20131131|+|100010001001|+|BR01|+|2000.0120131131|+|100010001002|+|BR01|+|2000.0220131131|+|100010001003|+|BR02|+|2000.03 将测试文件放入HDFS: sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /ceb/cis_cust_imp_infosudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 77

python中字符串自带的split方法一次只能使用一个字符对字符串进行分割,但是python的正则模块则可以实现多个字符分割 import re re.split('-|_','sharejs_haotu-icon100') 输出结果如下: ['sharejs', 'haotu', 'icon100']  

灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化.这种二值化操作阈值的选取非常重要.阈值选取的不合适,可能得到的结果就毫无用处.今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法.这种方法被称之为Otsu法.发明人是个日本人,叫做Nobuyuki Otsu (大津展之). 简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开.或者更准确的说是在某种判据下最优.与数理统计领域的 fisher 线性判别算

http://www.docin.com/p-1300981517.html SOM聚类与Voroni图在验证码字符分割中的应用  

通过前面的学习,我们已经可以从图像中定位出车牌区域,并且通过SVM模型删除“虚假”车牌,下面我们需要对车牌检测步骤中获取到的车牌图像,进行光学字符识别(OCR),在进行光学字符识别之前,需要对车牌图块进行灰度化,二值化,然后使用一系列算法获取到车牌的每个字符的分割图块.本节主要对该字符分割部分进行详细讨论. EasyPR中,字符分割部分主要是在类 CCharsSegment 中进行的,字符分割函数为 charsSegment(). int CCharsSegment::charsSegment(

Python中字符串自带的split方法一次只能使用一个字符对字符串进行分割,但是python的正则模块则可以实现多个字符分割 import re re.split('_#|','this_is#a|test') 1 2 1 2 返回的是一个列表(list),输出结果如下: ['this', 'is', 'a', 'test']

用单字符分割字符串大家应该很熟悉,例如: string source = "dfd^Afdf^AAAAAA^Adfdf"; var list= source.Split('A'); 可是我们遇到这么一个场景,用多字符(字符串)分割字符串,方法: string source = "dfd^Afdf^AAAAAA^Adfdf"; string[] stringSeparators = new string[] { "^A" }; string[] r

<?php $str="1|2|3|4|5|"; $var=explode("|",$str); print_r($var); ?> $var=explode("|",$str);把$str按|进行分割php还有其他的把字符串指定字符分割成数组str_split(string,length)参数 描述 string 必需.规定要分割的字符串. length 可选.规定每个数组元素的长度.默认是 1. json_decode()这个函数

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位. 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌

Python 对图片做垂直投影 本文利用opencv对图片进行垂直投影,做出垂直投影图,大体思路:打开图片,灰度化,二值化,按列进行统计,新建一个大小和原图一样的图片,按列进行填充: cv2.cv.Get2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x) 获取物理坐标为(y,x)处的灰度值 cv2.cv.Set2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x,(255, 255, 255)) 设置某一位置处rgb值 实现 例如: # -*-coding:utf-8-*-

目录 1 将有约束问题转化为无约束问题 1.1 拉格朗日法 1.1.1 KKT条件 1.1.2 拉格朗日法更新方程 1.1.3 凸优化问题下的拉格朗日法 1.2 罚函数法 2 对梯度算法进行修改,使其运用在有约束条件下 2.1 投影法 2.1.1 梯度下降法 to 投影梯度法 2.1.2 正交投影算子 References 相关博客 梯度下降法.最速下降法.牛顿法等迭代求解方法,都是在无约束的条件下使用的,而在有约束的问题中,直接使用这些梯度方法会有问题,如更新后的值不满足约束条件. 那么问题来

split 语法 ALTER FUNCTION [dbo].[F_SPLIT] ( @str VARCHAR(MAX) , ) ) /*********************************************************** 名称: [F_SPLIT] 功能描述 根据特定字符切割字符串 输入参数: @str 需切割字符串 @split 特定字符 返回值 根据特定字符切割字符串后的一张表 SELECT * FROM [F_SPLIT]('1,2,3',',') ****

CREATE PROC SPLIT( @STR VARCHAR(MAX), --截取字符串 ), --截取字符 ) --存放表名 ) AS BEGIN ) IF(OBJECT_ID(@TABLE) IS NOT NULL) BEGIN SELECT '创建表失败,该表在数据库中已存在.' RETURN END ELSE BEGIN BEGIN TRY /* PRINT 'CREATE TABLE ' + @TABLE + ' ( ID INT IDENTITY(1,1), Character v

后台字符串分割处理: String s = "i20002/400|i3030/300";        String[] s1 = s.split("\\||/");                   for (int i = 0; i < s1.length; i++) {           System.out.println(s1[i]);        } //输出结果:i20002 400 i3030 300 在Java中 "|&qu