1樓：可愛的八嘎牙路醬
不同的字母 數字 找到不同的特徵。
典型的做法，求出不同方向的 矩。
然後掃瞄的字母，數字，同樣的方法求 矩對比。
2樓：匿名使用者
還是用tessercat吧，是google的乙個開源的專案。
只做英文數字應該可以。
現在在弄opencv的ocr，不知道怎麼，求大神指點迷津一些思路什麼的，要求可以自己訓練，識別字元數字
3樓：匿名使用者
假設已經把驗證碼**儲存到本地了。
驗證碼識別的大致步驟。
1，讀取**到bitmap
2，進行灰度操作。
3，進行才二值操作。
4，如果有干擾點 一般用濾波器或八鄰域去幹擾點。
5，如果有干擾線 如果是簡單的直線可以用掃瞄法，八後法等，複雜的應該根據特點調整演算法。
6，如果有干擾色塊 也應該想法去除。
7，如果有較大的傾斜 需要進行適當校正。
8，此時得到的應該是比較乾淨的字元了，如果是非粘連的可以直接用投影法分割成單個字元。
如果有粘連，需要根據圖形特點從演算法上做相應的處理，保證大致分割正確。
9，分割成單個字元以後，如果字元比較正常 變形扭曲程式不大，可以直接用模式識別。
如果變形扭曲較厲害，一般建議使用神經網路進行訓練後再識別。
如果是比較簡單的驗證碼可以使用網上的一些元件，我常用的乙個是ocrkingapi
不是太複雜的識別效果還可以，關鍵是免費的。使用文件可以看一下文庫的鏈結。
字元識別沒大必要用opencv 你不覺得它太大了嗎，而且它的主要適用於計算機視覺方面的處理。
如果是變形比較厲害的可以用神經網路訓練 常用的有bp ,svm等。
用opencv做乙個物品識別，請講下基本思路。
4樓：風之風信子
太簡單了，1顏色分割 2輪廓檢測 3形狀識別（多邊形擬合）4. surf 或者sift識別。
我一天就能搞完。
想用opencv實現漢字ocr，在此求教！
5樓：可愛的八嘎牙路醬
搞這個幹嗎，技術已經很成熟了。
如果想學習，研究的話，提供你個思路。
漢字識別，或其他什麼識別，最關鍵的是找個體間不同的特徵，並建立這個特徵庫。
比較常用的特徵是 矩。
多階的不變矩。
解決特徵了，識別就解決了。
怎樣用opencv識別手寫字母
6樓：滿地花傷
手寫難度有點大，要是自己建模根據hu矩陣識別感覺不靠譜了，試試機器學習吧，但是需要大量的訓練資料，資料兩要是少得話可以使用基於特徵值識別方法，opencv有相應地方法，去看看pca降維吧。
7樓：阿布吃de飯
用svm+hog就可以了。
opencv都有相應的類。
opencv中透視變換的作用是什麼？
8樓：網友
將2d矩陣影象變換成3d的空間顯示效果。
比方說，前方地面上的乙個正方形的地板磚，在你的眼中實際顯示的是梯形或者其它不規則形狀，並不是標準的平行四邊形，也就是【像】是不規則的，而【原像】，也就是它的實際形狀其實是正方形的。透視變換做的事情就是這樣的，讓3d空間中的2d形狀的原像表現出3d的實際視覺效果。
或者這樣舉例，當你在紙上畫現實中的矩形形狀的物體時，需要畫出的是實際看到的樣子，而不是它本來的形狀【矩形】，從它自身的形狀 到 紙上實際的表現的形狀，這乙個計算過程就叫【透視變換】
opencv和tesseract-ocr的區別與聯絡，該如何解決
9樓：房子a房子
tesseract-ocr是一款ocr軟體，它也是基於計算機視覺相關的技術，但是它只是針對ocr領域的，也只能處理相對簡單的文字識別環境。而opencv是一款通用的計算機視覺庫，裡面提供了許多基礎的計算機視覺相關計算功能，同時還有一些成熟的演算法。它倆都是計算機視覺工具，但是opencv偏向通用型，tesseract-ocr是專門針對文字識別的。
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