python計(jì)算機(jī)視覺(jué)opencv卡號(hào)識(shí)別示例詳解
模板圖片如下：
需識(shí)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(cè)模板的輪廓
3.對(duì)模板輪廓排序，并將數(shù)字和輪廓一一對(duì)應(yīng)，以字典存儲(chǔ)
排序的函數(shù)如下：
排序并存儲(chǔ)：
4.備注
①每一個(gè)數(shù)字對(duì)應(yīng)的是二值圖截出來(lái)的那個(gè)數(shù)字圖的矩陣，共10個(gè)。
②對(duì)每一個(gè)數(shù)字進(jìn)行了尺寸的設(shè)置，其實(shí)多大都行，只要后面匹配計(jì)算數(shù)值的時(shí)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(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算的時(shí)候會(huì)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(lái)，因此，在圖像處理過(guò)程中，只需要把所有輪廓都畫(huà)出來(lái)，即可，后面會(huì)對(duì)輪廓進(jìn)行處理。
三、輪廓處理
1.大輪廓過(guò)濾
由于數(shù)字的輪廓是擁有類似的長(zhǎng)寬比，因此每一個(gè)輪廓的坐標(biāo)得到的近似矩形，它的長(zhǎng)寬比應(yīng)該是相似的，根據(jù)這個(gè)特性，選擇出來(lái)我們所需要的大輪廓，并把坐標(biāo)及長(zhǎng)寬信息以元組形式保存起來(lái)。
2.小輪廓分割
以上的循環(huán)， 是把每一個(gè)大輪廓（包含4個(gè)數(shù)字）切割成4個(gè)小輪廓，每一個(gè)數(shù)字一個(gè)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(jìn)行排序。
在上面的循環(huán)內(nèi)，繼續(xù)補(bǔ)充下面的循環(huán)：
以上的循環(huán)是在上一個(gè)大循環(huán)之內(nèi)的。是對(duì)于每一個(gè)數(shù)值進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)找到矩形，并設(shè)置成和模板一樣的大小，和模板進(jìn)行匹配，得到分?jǐn)?shù)。選擇分?jǐn)?shù)最高的那個(gè)結(jié)果的索引作為結(jié)果，索引其實(shí)就是那個(gè)目標(biāo)數(shù)字。
最后直接在原圖上畫(huà)出來(lái)框，并把數(shù)字填上去，位置相對(duì)于卡片數(shù)字有一個(gè)15的位移。
以上就是python計(jì)算機(jī)視覺(jué)opencv卡號(hào)識(shí)別示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python計(jì)算機(jī)視覺(jué)opencv卡號(hào)識(shí)別的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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