Advertisement

Python OpenCV项目实战——数字识别

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目通过使用Python和OpenCV库，实现对图像中数字的有效识别。参与者将学习到从数据预处理到模型训练的全过程，从而掌握数字识别技术的应用实践。 灰度处理后进行礼帽操作，并计算x方向的梯度。接着执行闭运算以优化图像结构，随后提取轮廓并绘制到原图上。通过获取每个轮廓的外接矩形来识别目标轮廓，再根据宽高比筛选出所需的目标区域。对选定的目标轮廓进行二值化处理后，进一步从每一组数字中分离出各个单独的数字轮廓，并将其调整至与之前模板相同的尺寸大小。最后利用十个预设模板逐一匹配每个提取到的数字并记录相应的得分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python OpenCV项目实战——数字识别
    优质
    本项目通过使用Python和OpenCV库，实现对图像中数字的有效识别。参与者将学习到从数据预处理到模型训练的全过程，从而掌握数字识别技术的应用实践。 灰度处理后进行礼帽操作，并计算x方向的梯度。接着执行闭运算以优化图像结构，随后提取轮廓并绘制到原图上。通过获取每个轮廓的外接矩形来识别目标轮廓，再根据宽高比筛选出所需的目标区域。对选定的目标轮廓进行二值化处理后，进一步从每一组数字中分离出各个单独的数字轮廓，并将其调整至与之前模板相同的尺寸大小。最后利用十个预设模板逐一匹配每个提取到的数字并记录相应的得分。
     
  • 银行卡数字识别项目的OpenCV实战
    优质
    本项目利用OpenCV进行银行卡号的图像处理与字符识别，通过Python编程实现高效准确的数据提取技术应用。 使用OpenCV进行图像处理并识别银行卡上的数字。项目将调用OpenCV库，并利用其函数实现识别功能。编程语言为Python，在PyCharm环境中运行。
     
  • 信用卡数字识别项目实战（Python）.rar
    优质
    本项目实战教程采用Python语言，专注于教授如何通过编程技术实现对信用卡数字的有效识别和处理，适合初学者入门学习。 使用OpenCV进行机器视觉实践的信用卡数字识别示例程序采用Python编写，在VS2017集成开发环境中完成。参考了唐宇迪老师的课程内容。
     
  • 信用卡数字识别项目实战（Python）.rar
    优质
    本资源为《信用卡数字识别项目实战（Python）》，通过实际案例教授如何使用Python进行信用卡号码的识别与处理，适合编程初学者和数据安全爱好者。 OpenCV机器视觉实践例程之信用卡数字识别，使用Python编写，在Visual Studio 2017环境中进行开发，参考唐宇迪老师的课程内容。
     
  • 信用卡数字识别项目实战（Python）.rar
    优质
    本项目为使用Python进行信用卡数字识别的实际操作教程。通过构建和训练模型，实现高效准确地从图像中提取信用卡号信息的目标。适合对Python与机器学习感兴趣的开发者实践。 OpenCV机器视觉实践例程之信用卡数字识别，使用Python编写，在Visual Studio 2017环境中开发，参考唐宇迪老师的课程内容。
     
  • 信用卡数字识别项目实战（Python）.rar
    优质
    本项目为使用Python进行信用卡数字识别的实际操作教程。通过此项目，学习者能够掌握利用Python编写代码来解析和处理信用卡相关的数据技能。 本段落介绍使用OpenCV进行机器视觉实践的信用卡数字识别项目，采用Python编程语言，并在Visual Studio 2017集成开发环境中实现。参考唐宇迪老师的课程内容。
     
  • 【项目实战】利用OpenCV与CNN的Python车牌号码识别项目实战
    优质
    本项目通过结合使用OpenCV和卷积神经网络(CNN)，采用Python编程实现对复杂场景下的车辆牌照进行有效识别。 资料包括数据、代码、文档及代码讲解。 1. 项目背景：介绍项目的出发点与目标。 2. 数据获取：描述如何收集或获得所需的数据资源。 3. 数据预处理：对原始数据进行清洗，以便于后续分析和建模使用。 4. 探索性数据分析（EDA）：通过统计图表等方法探索数据集中的模式、异常值及趋势特征。 5. 特征工程：根据业务需求设计新的变量或从已有变量中提取有用信息以提高模型性能。 6. 构建CNN检测模型：利用卷积神经网络技术建立一个用于特定任务（如图像识别）的预测模型。 7. 模型评估：通过测试集验证构建好的机器学习算法的效果，包括准确率、召回率等指标。 8. 结论与展望：总结研究成果，并对未来的改进方向提出建议。
     
  • Python银行卡数字识别项目（使用OpenCV）
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV库开发，旨在实现自动识别银行卡上的数字信息。通过图像处理技术精准提取并识别卡号等关键数据，提高信息安全与管理效率。 项目预览： 第一步是梳理项目的逻辑： 一. 收集素材（包括数字模板、银行卡照片等）。 二. 对收集到的素材进行处理以识别其中的数字信息，具体步骤如下： 1. 将数字模板转换为灰度图，并进一步执行二值化处理。这样图像就会变成双通道的形式。 2. 计算每个数字在模板中的边缘轮廓，以便后续分析使用。 3. 画出每个数字对应的外接矩形并将其保存到一个字典中。 三. 完成对数字模板的初步处理后，接下来需要着手处理银行卡图片： 1. 对于银行卡图像同样进行灰度图和二值化处理。 2. 准备两个卷积核（大小分别为9x3 和5x5）以供后续操作使用。 3. 使用礼帽操作来优化已经经过预处理的银行卡图像。
     
  • OpenCV-Python实战教程：信用卡数字识别
    优质
    本教程详细讲解了使用OpenCV和Python进行图像处理的基础知识，并通过实际案例教授如何构建一个能够自动识别信用卡上的数字的应用程序。 信用卡数字识别项目的逻辑如下：一个合格的项目组织者或执行者需要从整体架构上掌握该项目，并对整个项目流程有一个全面的理解。 一、项目需求： 1. 为已知的各种信用卡设计模板，用于匹配其他未知但类似的卡片。 2. 收集多种类型的信用卡样本，以测试识别算法的准确性和鲁棒性。 二、项目流程 ① 数据预处理阶段： 1）读取图像并进行灰度化和二值化处理。 2）绘制轮廓图以便后续分析。 3）对所有检测到的轮廓按照从左至右的原则进行排序。 4）保存经过上述步骤处理后的数据以备后用。 ② 图像识别阶段： 5）输入待处理的新图像，并将其转化为灰度模式。 6）执行预处理操作，包括但不限于以下内容： a) 对于每个检测到的轮廓应用顶帽变换来去除不必要的噪声干扰； b) 进行形态学闭运算以确保所有相关部分被粘连在一起，从而更容易识别出目标区域。
     
  • 信用卡数字识别项目实战.zip
    优质
    本项目为信用卡数字识别实战教程，通过Python和机器学习技术，帮助用户掌握图像处理及OCR技术在金融领域的应用。 项目实战-信用卡数字识别.zip 这个文件包含了一个关于使用技术手段进行信用卡数字识别的实践项目的资料。