p312011150的博客

OCR识别的开源分析OCR软件主要是由下面几个部分组成。　　1. 图像输入、预处理： 　　2. 图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式。预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等 　　3. 二值化： 　　对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的，更好的识别文字，我们需要先...

运用tensorflow实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现crnn+ctc实现不定长中文OCR识别最近在学习计算机视觉相关的内容，在github上发现了非常好的项目chinese-ocr 该项目主要实现以下三个功能： 1. 文字方向检测 0、90、180、270度检测（这个功能不太实用，现实中角度不太会这么巧合） 2. 文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现k...

陆放翁诗云：“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，此乃亘古不变之真理也。 图像处理研究的一个很大特点就在于，它是一种和实际应用紧密联系的实用型学科。所有的算法都是针对实际中遇到的问题而存在的。无论是我们新提出了一个算法，还是我们新学习了一个算法，都可以直接写一个程序来检验它的处理效果。而且这种“效果”往往还是一目了然的。因为图像处理的输入和输出都是图像，图像就是用来给人看的。这种直观性是其它...

原文地址:https://www.cnblogs.com/ronny/p/4001910.html1. 边缘检测的概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，...

General OCR一般包含两步:1. detection-->找到包含文字的区域(proposal);2. classification-->识别区域中的文字。 先说detection models.近两年比较热门的object detection model有 faster-rcnn 和 Yolo, 两个模型都是基于CNN给出proposed regions ...