验证码识别--type2-低调大师

验证码识别--type2

2015-05-09 696

验证码识别--type2

终于来到了彩色图像，一定有一些特点

这里的干扰项是色彩不是很鲜艳的、灰色的线条，还有单独的干扰点，根据这些特性进行去除

直接ostu的话，有的效果好，有的效果不好

本来是准备通过RGB值直接来去除的，我相信一定也有某种很好的算法，能够直接过滤掉，但是效果不好，因为对于RGB的控制没有到一个灵活运用的程度，所以还是先赚域

ycbcr的话，应该不错

这个时候就发现

出现这种情况，是因为

自动的分割，有一些比背景深，有一些比背景浅了。

再看，本例基本符合平均分割的要求，所以进行分割，然后做ostu

就能够得到这样的结果，这很好，但是我要统一掉

效果OK了，将前面的东西套用就可以得到结果.这里的结果已经很好了，不用分割，可以直接tesseract了

三、小结

颜色是解决本例的重点，颜色，利用颜色。

目前方向：图像拼接融合、图像识别联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

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傅里叶变换在机器视觉的运用

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2015-05-10

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如何判断轮廓是否为圆？判断一个轮廓是否为圆？这看似简单的问题，在opencv中并没有现成的函数。当我真正想运用的时候，却发现还是有许多内容在里面的。比如这幅图片，由于瓶口是有缺陷的，造成找到的最大外轮廓不闭合。那么该如何判断这个轮廓是否是圆了。我认为从两点来考虑。一个是圆的定义： “平面上到定点的距离等于定长的所有点组成的图形叫做圆.定点称为圆心,定长称为半径.” 那么就来判断当前轮廓到一个定点的距离是否为定长。这里这个定点就可以采用外接圆圆心。而这里的度量是标准差。经过试验发现，对于这些有缺陷的情况，其标准差都是比较大的（一般大于5），而对于没有缺陷的情况来说，其标准差都比较小（小于1）。但是这并不能完全地解决问题，比如存在这样的情况，其轮廓上所有点到定点的标准差也是不大的，但是这个轮廓没有构成一个闭合曲线，所以也没有构成圆。 //根据轮廓点和圆心计算方差 floatComputeVariance(std::vector<cv::Point>theContour,Point2ftheCenter) { i...

2015-05-14

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