import cv2from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhanceimport reimport string if __name__ == '__main__': create ...
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2019-08-23 23:59:47
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图像直方图（histogram）是图像的统计学特征，常用于了解图像的基本特征以便分析。不过图像的直方图不具有空间特征。 图像的灰度直方图（histogram），就是将图像转化成灰度图像之后，统计各个像素点的灰度值，绘制成直方图，其横轴是灰度值（0，255），纵轴是该灰度值所对应的像素的数目。对灰度直 ...
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2019-08-17 15:10:17
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一、canny边缘检测： 前面用python写过了canny的边缘检测的算法，这次用C++写一个边缘检测的算法。 思路：将原始图像转化为灰度图，用blur函数进行图像模糊以降噪，然后用canny函数进行边缘检测。 一、图像二值化操作 两种方法，全局固定阈值二值化和局部自适应阈值二值化 1.全局固定阈 ...
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2019-08-03 21:23:44
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C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) C#图片二值化处理(位深度8→位深度1) ...
一、标签二值化 二、标签编码 参考文献： 【1】Python下的机器学习工具sklearn--数据预处理 ...
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2019-07-06 17:32:08
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形态学操作其实就是改变物体的形状，一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。 腐蚀的原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0 膨胀的原理是在原图的小区域内取局部最大值 腐蚀与膨胀的python实现 运行结果如下 可以不进行 ...
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2019-06-29 12:56:33
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最近接触到了关于小物体图像计数方面的问题，从网上搜索出来的大部分都是基于分水岭算法的项目实践。尝试学习了解，在此回顾一下自身理解： 首先自己找了一些元器件进行实验，原图为： 识别效果图为： 代码基于opencv实现，实现过程为： 1.图像二值化：根据设置阈值分割将图像前景背景分离； 2.数学形态学操 ...
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2019-06-28 16:50:24
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在图像阈值化操作中，更关注的是从二值化图像中，分离目标区域和背景区域，但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果。而自适应阈值，则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这样做的好处： 1. 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。 2 ...
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2019-06-17 00:59:11
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1.数据预处理 二值化 2.数据预处理 Onehot处理离散数据 ...
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2019-06-16 20:13:18
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马哥Linux运维写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种：图像类滑动类点击类语音类今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤：灰度处理增加对比度(可选)二值化降噪倾斜校正分割字符建立训练库识别由于是实验性质的，文中用到的验证码
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2019-04-30 15:42:43
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