#验证码识别# 解决办法：将验证码切割成单个字符训练 遇到问题：验证码字符大小不一或重叠 对上述问题的解决：通过CNN（卷积神经网络）直接就是端到端不分割的识别方式 处理验证码：将图片二值化 输入验证码的信息：图片大小、最大字母、表示方法 选2*2（3个卷积层和1个全连接层）的最大池化层和dropo ...
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2019-11-13 19:12:54
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1 前备知识 图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有 - 均值去噪声 - 高斯模糊去噪声 - 非局部均值去噪声 - 双边滤波去噪声 - 形态学去噪声 2 所用到的主要OpenCv API ...
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2019-11-12 11:10:43
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要点： 1.分别识别图片中的黄蓝红三色 //创建三个 Mat 来分别存储识别黄蓝红三色并二值化后的图片 Mat yellowImg, blueImg, redImg; for (int i = 0; i < 3; i++){ switch (i){ case 0: //黄色 minH = 16; m ...
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2019-11-07 20:44:51
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轮廓提取 轮廓提取：对于一副二值化图像，物体与背景分开，如果背景是白物体，物体为黑的话，我们可以采用掏空内部点法进行轮廓提取。具体算法如下:首先开辟新的内存空间，然后遍历图像，如果8个邻域像素都和中心点不相同，则对新的内存空间的该点进行置值。这里原图背景是白，物体为黑的，新的内存空间全部置为白，对原 ...
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2019-10-22 13:28:00
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from copy import deepcopyfrom PIL import Imageimport numpy as npfrom collections import Counterimport hashlibdef fileMd5(filePath): with open(filePath ...
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2019-10-12 18:27:11
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现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像。对其主要通过HSI转换、分量色差等技术来提出目标。 RGB分量灰度化： RGB可以分为R、G、B三分量。当R=G=B即为灰度图像，很多时候为了方便，会直接利用某个分量来进行灰度化，如下图所示： 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白；同样地G分量草地较淡， ...
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2019-10-02 23:16:47
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mat input=img.clone()//img图像为预处理后的二值化图像vector<vector<Point> > contours;vector<Vec4i> hierarchy;//存储查找到的第i个轮廓的后[i][0]、前[i][1]、父[i][2]、子轮廓[i][3] findCon ...
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2019-09-24 11:56:44
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在图像处理中，Thresholding中文翻译过来叫二值化或者阈值化。二值化就是把图片传换成只有white和black这两种颜色。通过Thresholding，可以让图片中感兴趣的颜色变成主角--white，其余的颜色全部隐藏--black。另外，二值化后的图片也便于计算机进行分析，因为边缘轮廓十分 ...
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2019-09-22 01:53:27
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在SIFT解析（一）建立高斯金字塔中，我们得到了高斯差分金字塔； 检测DOG尺度空间极值点 SIFT关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.以中心点进行3X3X3的相邻点比较,检测其是否是图像域和尺度域的相邻点的极大值或极小值. （1）为了确保不是噪声我们先进型阈值二值化； n和S一样，你想提取多少 ...
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2019-09-08 11:20:16
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sklearn Key_Word sklearn, datasets, DataFrame, load_* preprocessing, MinMaxScaler, scaler, fit, transform, data, target sklearn数据获取 数据的预处理 数据的标准化: 将每一 ...
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2019-08-25 16:22:32
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