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python計算機視覺opencv卡號識別示例詳解

發(fā)布日期:2021-12-11 18:23 | 文章來源:gibhub

模板圖片如下:

需識別的圖片如下:

一、模板預(yù)處理

1.將模板設(shè)置為二值圖

2.檢測模板的輪廓

3.對模板輪廓排序,并將數(shù)字和輪廓一一對應(yīng),以字典存儲

排序的函數(shù)如下:

排序并存儲:

4.備注

①每一個數(shù)字對應(yīng)的是二值圖截出來的那個數(shù)字圖的矩陣,共10個。

②對每一個數(shù)字進行了尺寸的設(shè)置,其實多大都行,只要后面匹配計算數(shù)值的時候設(shè)置成和模板一樣的就行。

二、圖片預(yù)處理

1.初始化卷積核

在后面對圖像進行形態(tài)學(xué)運算的時候會用到

2.圖片預(yù)處理第一部分

3.圖像預(yù)處理第二部分

最終目的是把卡片上面的數(shù)字部分的坐標(biāo)選出來,因此,在圖像處理過程中,只需要把所有輪廓都畫出來,即可,后面會對輪廓進行處理。

三、輪廓處理

1.大輪廓過濾

由于數(shù)字的輪廓是擁有類似的長寬比,因此每一個輪廓的坐標(biāo)得到的近似矩形,它的長寬比應(yīng)該是相似的,根據(jù)這個特性,選擇出來我們所需要的大輪廓,并把坐標(biāo)及長寬信息以元組形式保存起來。

2.小輪廓分割

以上的循環(huán), 是把每一個大輪廓(包含4個數(shù)字)切割成4個小輪廓,每一個數(shù)字一個輪廓。同樣使用切割大輪廓的方法并按照輪廓的橫坐標(biāo)進行排序。

在上面的循環(huán)內(nèi),繼續(xù)補充下面的循環(huán):

以上的循環(huán)是在上一個大循環(huán)之內(nèi)的。是對于每一個數(shù)值進行計算。通過找到矩形,并設(shè)置成和模板一樣的大小,和模板進行匹配,得到分?jǐn)?shù)。選擇分?jǐn)?shù)最高的那個結(jié)果的索引作為結(jié)果,索引其實就是那個目標(biāo)數(shù)字。

最后直接在原圖上畫出來框,并把數(shù)字填上去,位置相對于卡片數(shù)字有一個15的位移。

以上就是python計算機視覺opencv卡號識別示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python計算機視覺opencv卡號識別的資料請關(guān)注本站其它相關(guān)文章!

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