OverlordDuke的博客

我国电力行业发展迅速，电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展。虽然智能电表具有通信功能，但环境和设备使得智能电表具有不稳定性，非智能电表仍然无法实现自动采集。采集到的大量电表图片如果能够借助人工智能技术批量检测和识别，将会大幅提升效率和精度。在本系列项目中，使用Paddle工具库实现一个OCR垂类场景。原始数据集是一系列电度表的照片，类型较多，需要完成电表的读数识别，对于有编号的电表，还要完成其编号的识别。

在工业生产中，产品包装上的生产日期信息是至关重要的，它关系到物资的时效性和质量。为了更快、更准确地提取这些信息，我们开发了这个基于OCR的识别系统。我们选择了PP-OCRv3作为基础OCR系统，通过其强大的文字识别能力，能够应对各种图像质量和角度的挑战。该模型在工业场景中表现出色，成为我们系统的核心。在项目中，我们面临着训练数据不足和图像质量层次不齐的问题。为了解决这些挑战，我们采用了数据合成和真实数据挖掘等策略，以确保模型能够应对各种实际情况。经过多次迭代和优化，我们成功将识别精度从62.99%提升到8

本文介绍了一款基于OpenCV和PyQt5的银行卡号识别系统的设计与实现。该系统能够导入银行卡图片，经过二值化、灰度化、腐蚀、膨胀、边缘检测等处理，最终提取银行卡上的号码信息。通过与模板数字进行匹配，取匹配度最高的数值为结果，并在终端显示。该程序具有快速准确识别银行卡卡号信息的优点。通过本文，我们深入了解了基于OpenCV和PyQt5的银行卡号识别系统的设计与实现。该系统在图像处理和匹配算法上取得了良好的效果，具备了快速准确识别银行卡卡号的能力。希望本文能够对开发类似系统的开发者提供一些有益的指导和启示。

本文介绍了一款基于OpenCV和PyQt5的答题卡识别系统的设计与实现。该系统利用OpenCV实现对答题卡图片中答案的识别、分数的计算和输出。通过应用OpenCV，我们可以轻松地从数字图像中获取相关数据，然后对图像进行各种检测，包括预处理检测、Hough直线检测、图像平滑、形态学滤波、区域分割与标记等一系列操作。通过本文，我们深入了解了基于OpenCV和PyQt5的答题卡识别系统的设计与实现。这个系统不仅具备高效准确的识别能力，而且通过友好的用户界面，使得使用者能够轻松操作。