算法设计思想： 使用霍夫变换检测圆心的位置 使用sobel算子进行表盘刻度和0点位置的检测 从圆心出发画出一条水平线与检测出来的表盘刻度相交（记录两点所在的刻度值k1k_1k1和k2k_2k2） 计算每一个刻度所代表的度数值v=(k2−k1)/πv=(k_2-k_1)/πv=(k2−k1)/π 使用霍夫变换进
opencv实战week1 opencv实战week1实战1-信用卡数字识别文本识别项目实战-文档扫描OCR识别 opencv实战week1 实战1-信用卡数字识别 step1-创建数字识别模板（1-10） 先转换为灰度图再二值化 #灰度图 ref=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ref=cv2.threshold(re
最近在恶补opencv，在前期不太那么认真的学习状态下，着手搞了一下这个小项目实战，基于模板匹配下的银行卡卡号识别。 整体思路： 首先对于该项目而言，我们所需要考虑的是，该如何让计算机成功识别到银行卡的卡号，并正确识别出每个卡号数字所对应的数字。那么我们在这里提供一种思路，首先
本篇博客的学习视频： 基于python的Opencv项目实战-09项目实战-信用卡数字识别 文章目录 实现与分析一、代码步骤解析从新测试总结 实现与分析 信用卡 输出序列：4000 1234 5678 9010 如何实现？ 使用模板匹配 要选择合适的模板，例如上图中的两幅图中的8的模样要是相
ocr_template_match.py import numpy as npimport argparseimport myutilsimport cv2# 设置参数# ap = argparse.ArgumentParser()# ap.add_argument('-i', '--image', required=True, help='path to input image')# ap.add_argument('-t�
作者 | 李秋键责编 | Carol头图 | CSDN 付费下载自视觉中国随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。字符识别是模式识别的一个重要应用，
实现功能：在银行卡上识别出卡号数字部分，并在其上方写下数字，如下图所示。 模板图片如下图， 原始银行卡图片， 完整代码如下，在Pycharm中编写。 imutils库需要提前下载，在cmd中用命令 pip install imutils 下载。 1 import cv2 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as p
执行结果： 主要思想：对模板图像以及待检测图像进行外轮廓检测，并得到各自外接矩形，将模板图像的外接矩形做resize()操作，使其外接矩形的大小与待检测图像外接矩形的大小相一致，然后与待检测图形做模板匹配 准备工作： 1、转为为灰度图像 2、转化为二值图像，才能做轮廓检测 3、根据
