決心的专栏

图像识别 python+opencv的简单人脸识别源码如下：#!/usr/bin/env python#coding=utf-8import osfrom PIL import Image, ImageDrawimport cvdef detect_object(image): '''检测图片，获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImage

使用pyocr类库进行ocr识别，其中tools为’Tesseract’ #!/usr/bin/env python#coding=utf-8__author__ = 'zhangdebin'from PIL import Imageimport sysimport pyocrtools = pyocr.get_available_tools()[:]if len(tools)==0:

首先介绍算法思路：图像对应方向的投影，就是在该方向取一条直线，统计垂直于该直线（轴）的图像上的像素的黑点数量，累加求和作为该轴该位置的值；基于图像投影的切割就是将图像映射成这种特征后，基于这种特征判定图像的切割位置（坐标），用这个坐标来切割原图像，得到目标图像。java代码实现： java的图像处理，这里大部分是由im.read读取，bufferedimage，然后转为二值bitset做处理（0，

源码：#!/usr/bin/env python#coding=utf-8__author__ = 'zhangdebin'import cv2if __name__ == '__main__': #image read image = cv2.imread("/Users/zhangdebin/Documents/checkFace2.jpg") image0 = cv

首先是基本的投影：/** * 图像向x轴做投影后的数组 * * @param imagedata * @param w * 宽 * @param h * 高 * @return */ public static int[] xpro(BitSet bitSe

最近要处理一些新闻中的广告图片，其中比较多的是含二维码的图片。简单写了3种逻辑处理了下（同源不同内容，同图片；含完整二维码的图片；残缺二维码广告图片），基本达到了实际需求。有同样需求的可以参考下，言归正传，今天看到有读者问java图像怎么转bitset，下面举例一些我的处理方法。 首先图片有不同来源，有的是url，那么url首先读取成BufferedImageURL url_url = new U

先留着，这周末休息时整理好上学时的代码和小论文内容，发上来。要回去翻翻那台好多年的小黑了。