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  • 热度 30
    2012-4-4 12:07
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    作者:下家山(转载,请注明)   一:专业图像识别方法            专业图像识别技术常用:OpenCV和MatLab;            OpenCV : 1:是由Intel公司资助的开源计算机视觉库; 2:包含300多个C/C++函数的跨平台的中高层API。它不依赖于其他外部库,但也可以使用某些外部库。 3:对非商业应用和商业应用都是免费的。          MatLab :                  1:Mathworks公司开发的一款工程数学计算软件。 2:对数学操作(矩阵变换,正,反余玄函数等)进行更直接的描述。它也是一种语言,但不同于C,C++,Java等高级语言是对机器行为进行描述。                  //Matlab的for语句                  for I =1:1:5                       //循环体          End              VC :                  但并不是说不能用VC,如果掌握成像规律,bmp图片格式原理,用什么语言都可以。VC中的CImg类可以很方便的操作位图文件。     图像识别说到复杂会很复杂,比如人脸识别,要红外成像,要做很多模板匹配,两个瞳孔之间的距离,颧骨之间的距离,眉骨之间的距离等等很多个人特征值要做很细致的分析。   说到简单,其实很简单,比如下面我在实际工作中做得一个led自动测试(应用在路由器生产线中判别led灯态),我什么工具(matlab,opencv,vc)都没有用完全是C++来实现的。 二:我们要识别的图形 三:第一步去杂讯        用专业术语说就是“二值化”,其结果如下: 四:行分割        定格每一行 led 的上下边缘,结果如下: 五:列分割        定格每一列 led 的左右边缘,结果如下: 六:行列分割结果   从上面这个图,我们可以取得每个 LED 四个顶点坐标 七:LED框定结果 八:LED坐标精确定位结果       在第六步得到的结果中,有些位置不够精确,如第一行的第四个,其右边缘框定结果并不精确,可以往左移。 九:使用接口部分       只要在配置文件里面给出要识别的是几行几列,每个灯的颜色。 如:有 12 个灯(最多可以识别 12 个灯);         那么在配置文件里应该写成       LedLn = 3 LedCol = 4 LedLnColor_1 = 0x67676767 LedLn1Color_2 = 0x72727272 LedLn1Color_3 = 0x67676767 这里67为’g’的ASCII码,72为’r’的ASCII码,这样每行可以用一个32位16进制数来表示,其中32为可以表示4个字节,每个字节代表一列。 转载:请注明,作者,下家山   请尊重原创!       
  • 热度 29
    2011-12-12 21:39
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    作者:下家山(转载,请注明) 十:3行3列特殊情况     个别灯很小                               识别结果 颜色很弱的情况    识别结果   十一:不规则情况                      待识别图像 识别结果    待识别图像 识别结果   十二: 无法识别的情况 待识别图片    识别结果       这种情况识别成了1行1列。 ========================================== 此原理以成功应用的路由器的生产线上!只需用光纤把led灯导到摄像头前面板,然后就可以捕捉到led图像阵列! 转载:请注明,作者,下家山   请尊重原创!
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  • 所需E币: 2
    时间: 2021-8-10 14:06
    大小: 167.08MB
    上传者: dianzi_0101
    "设计师可以分成两类,一类已经遇到了信号完整性问题,另一类即将遇到信号完整性问题。"—某公司的一条警句提示随着时钟频率的提高,发现并解决信号完整性问题成为产品开发的关键。成功的秘诀是精通信号完整性分析技术,并能采取高效设计过程消除这些问题。只有娴熟地运用新的设计规则、新的技术和新的分析工具,才能实现高性能设计,并日益缩短研发周期。
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    时间: 2021-8-10 12:01
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    上传者: dianzi_0101
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    时间: 2019-12-25 22:53
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    上传者: 2iot
    随着光学字符识别(OCR)技术广泛应用于人口普查、银行票据、各类报表等表格文档自动处理中,大大提高了表格文档的处理效率和精度,节省了人力物力和财力。OCR识别系统通常采用扫描仪获取表格文档的原始图像,由计算机进行版面分析和字符识别。这里提出了基于DSP的OCR识别仪,采用接触式图像传感器摄取文档的原始图像,数字信号处理器(DSP)实现版面分析和字符识别。将识别结果输入到计算机中进行后处理。这样一台计算机可以联结多台识别仪,大大降低了OCR识别系统的成本,在大规模的表格文档自动处理中具有重要的意义。……