function [state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数调用:[state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数功能:在图像画个长方形框 % 函数输入:data为原始的大图,可为灰度图,可为彩色图 % pointAll 框的左上角在大图中的坐标(每行代表一个坐标), % 注意:在图中的坐标系为第一列为y,第二列为x(很奇怪的) % w

智能小车识别图像中的文字 [TOC] 运行平台 这次的内容是基于Xilinx公司的Zybo开发板以及其配套的Zrobot套件开发 Zybo上面的sd卡搭载了Ubuntu12.04LTS的linux版本,预装配置了opencv2.4.9和python2.7.3. 开发内容 注意:以下内容均是两个人在一天之内完成的,略有不足.后续会有修改版.特别声明队友为tt_leader大大. java串流stream到网页 由于网页端java的安全机制问题,想要从网页端读取到摄像头的实时内容,需要安装一个jav

  本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字.百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/ ,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号. 创建百度AI文字识别应用   在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击"文字识别"服务中的"通用场景文字识别",选择"创建应用",填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了"通用场景文字识别"服务

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

引入 近期看到2015年数学建模A题太阳影子定位中的第四问,需要根据附件中视频里的直杆的太阳影子的变化确定拍摄地点.其实确定拍摄地点这个问题并不是十分困难,因为有前三问的铺垫,我们已经得出了太阳影子长度和观测地点的经纬度.时间.直杆高度四个参数之间的关系:所以我们只要知道了直杆太阳影子的长度就可以通过问题2中的优化模型求解出拍摄地点的经纬度了.但是本题难就难在,如何确定视频中直杆的太阳影子的长度? ---- 求解 首先想到的是:将视频处理后,能否通过手动标示像素点来确定直杆的太阳影子的长度,因为

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

需要判断出四条之间组成的矩形的范围,其中矩形的边缘可能是倾斜不平行于x或者y轴. 考虑和很久,参考博客http://blog.csdn.net/dapengbusi/article/details/50516126. 好像是个常规题此处来个表情: 只需要判断该点是否在上下两条边和左右两条边之间就行,判断一个点是否在两条线段之间夹着,就转化成,判断一个点是否在某条线段的一边上,就可以利用叉乘的方向性,来判断夹角是否超过了180度 如下图: 只要判断(p1 p2 X p1 p ) * (p3 p4

// CharacterExtractor.java // Copyright (c) 2010 William Whitney // All rights reserved. // This software is released under the BSD license. // Please see the accompanying LICENSE.txt for details. package srtp.ys.ocrtest; import java.util.logging.Lev

领导让我每天手工录入BI系统中的数据并判断数据是否存在异常,若有异常点,则检测是系统问题还是业务问题.为了解放双手,我决定写个程序完成每天录入管理驾驶舱数据的任务.首先用按键精灵录了一套脚本把系统中的数据都截图保存下来,然后就是图像识别的事了. 图像文本识别的步骤一般为图像预处理,图片切割,特征提取.文本分类和图像文本输出几个步骤,我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字. 一.图像预处理 在图像预处理中,验证码识别还要对图像进行去燥,文字还原等比较复杂的处理,由于我的图像没什么干扰因素,所以直接

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

这是两个相关的程序,前者是后者的基础.实际上前一个程序也是在前面博文的基础上做的修改,请参考<在OpenCV中利用鼠标绘制直线> .下面贴出代码. 程序之一,在OpenCV中利用鼠标绘制矩形 [c-sharp] view plaincopy #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma com

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

纯学术 的识别表格的文章: http://hrb-br.com/5007404/20190321A0B99Y00.html https://github.com/doc-analysis/TableBank 该研究中,来自北航和微软亚研的研究者联合创建了一个基于图像的表格检测和识别新型数据集 TableBank,该数据集是通过对网上的 Word 和 Latex 文档进行弱监督而建立的.该数据集包含 417K 个高质量标注表格,通过此数据集作者利用深度神经网络 SOTA 模型建立了数个强大的基线,

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

1. 介绍 介绍使用 python 进行图像的文字识别,将图像中的文字提取出来,可以帮助我们完成很多有趣的事情. 2. 必备工具 tesseract-ocr 下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki tesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库, 功能及其强大,支持多国语言. 更高级的用法,它还支持机器学习算法,通过训练的方式,使OCR识别更加智能化及准确. python 库 使用安装 pytesseract 和 pill

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake 待解决!!!Issue说明:最近做一些字符识别的事情,想试一下opencv_contrib里的Text(自然场景图像中的文本检测与识别)模块. 原因: 解决办法: 目录: 一.下载地址汇总(OpenCV+OpenCV_contrib+CMake)二.中间遇到的Issue汇总三.主要参考链接 1)Win10+VS2017编译opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0来调用text模块——ht

本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中Win

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. I = imread('0001.jpg'); Target = imcrop(I, [134,5