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我在我的测试应用程序中成功实现了OpenCV平方检测示例,但现在需要过滤输出,因为它非常混乱 - 或者我的代码是错误的？

我对本文的四个角点感兴趣,以减少偏斜(如此)和进一步处理......

输入输出:

原始图片:

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码:

double angle( cv::Point pt1, cv::Point pt2, cv::Point pt0 ) {
    double dx1 = pt1.x - pt0.x;
    double dy1 = pt1.y - pt0.y;
    double dx2 = pt2.x - pt0.x;
    double dy2 = pt2.y - pt0.y;
    return (dx1*dx2 + dy1*dy2)/sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);
}

- (std::vector<std::vector<cv::Point> >)findSquaresInImage:(cv::Mat)_image
{
    std::vector<std::vector<cv::Point> > squares;
    cv::Mat pyr, timg, gray0(_image.size(), CV_8U), gray;
    int thresh = 50, N = 11;
    cv::pyrDown(_image, pyr, cv::Size(_image.cols/2, _image.rows/2));
    cv::pyrUp(pyr, …

我有一个网站,允许用户上传汽车的图像,我想放置一个隐私过滤器来检测车辆上的登记牌并模糊它们.

模糊不是问题,但有一个库或组件(首选开源)有助于在照片中找到许可证吗？

注意事项;

1. 我知道没有什么是完美的,这种类型的图像识别将提供误报和否定.
2. 我感谢我们可以要求用户选择要模糊的区域,我们也会这样做,但问题是关于以编程方式查找数据; 所以诸如"让一个人检查每个图像"之类的答案是没有用的.
3. 这种软件方法在英国被称为"自动车牌识别",但我看不出它作为库的任何实现.
4. 虽然.Net是首选,但任何语言都很棒.

通过我的新作业,我正在寻找一种方法来检测图像上是否存在文本.图像是地图 - 例如可以是谷歌地图.任务是检测街道/城市标签的放置位置.

我知道,OpenCV库有算法,可以检测功能(例如人脸) - Haar分类或猪(方向梯度直方图),但我听说,学习这样的算法过程是相当困难的.

您是否知道可以执行此操作的任何算法,方法或库(检测图像上是否存在文本)？

谢谢,约翰

继续这个主题:

什么是车牌检测的好算法？

我已经开发了我的图像处理技术,以尽可能地强调车牌,总体而言我很满意,这里有两个样本.

现在是最困难的部分,实际上是检测车牌.我知道有一些边缘检测方法,但我的数学很差,所以我无法将一些复杂的公式转换成代码.

到目前为止,我的想法是循环遍历图像中的每个像素(对于基于img宽度和高度的循环).从每个像素与颜色列表进行比较,从中检查算法以查看颜色是否保持区分许可证盘子白色,和黑色的文字.如果确实如此,则将这些像素内置到内存中的新位图中,然后在停止检测到该模式后执行OCR扫描.

我很欣赏这方面的一些意见,因为它可能是一个有缺陷的想法,太慢或太密集.

谢谢

我想开发一个应用程序,它应该能够识别计算机打印卡(位于卡的固定位置)中的某些数字,然后将它们发送到网络服务.

我知道我应该使用OCR,但我不确定哪种产品符合我的需求.如果您可以向我推荐市场中的任何api或产品(开源不是必须的,但非常受欢迎:),这将很有用,这可以帮助我在这个项目中.

除此之外,我还有另一个技术问题:您是否会在设备中实现OCR识别,或者您是使用网络服务进行的,并将其称为将图片传递给它？这两种型号的优缺点是什么？

我想问你是否知道有什么好的文本本地化算法可以检测图像中的文本候选（对于我的OCR项目）

本质上，“应用”此算法后，我希望能够获得带有候选字符的区域（边界框），例如

我试图找到可以使用的东西，即使我发现它最有可能出现在极其困难的论文中，并且需要应用很高的数学。我已经遇到过MSER（最大稳定的极值区域）或梯度矢量流方法，但它们对我来说都相当困难（尽管我对数学了解很多，但仍然很难解决这些问题）