python計算機視覺opencv卡號識別示例詳解
模板圖片如下：
需識別的圖片如下：
一、模板預(yù)處理
1.將模板設(shè)置為二值圖
2.檢測模板的輪廓
3.對模板輪廓排序，并將數(shù)字和輪廓一一對應(yīng)，以字典存儲
排序的函數(shù)如下：
排序并存儲：
4.備注
①每一個數(shù)字對應(yīng)的是二值圖截出來的那個數(shù)字圖的矩陣，共10個。
②對每一個數(shù)字進(jìn)行了尺寸的設(shè)置，其實多大都行，只要后面匹配計算數(shù)值的時候設(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
在后面對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)運算的時候會用到
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，因此，在圖像處理過程中，只需要把所有輪廓都畫出來，即可，后面會對輪廓進(jìn)行處理。
三、輪廓處理
1.大輪廓過濾
由于數(shù)字的輪廓是擁有類似的長寬比，因此每一個輪廓的坐標(biāo)得到的近似矩形，它的長寬比應(yīng)該是相似的，根據(jù)這個特性，選擇出來我們所需要的大輪廓，并把坐標(biāo)及長寬信息以元組形式保存起來。
2.小輪廓分割
以上的循環(huán)， 是把每一個大輪廓（包含4個數(shù)字）切割成4個小輪廓，每一個數(shù)字一個輪廓。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)補充下面的循環(huán)：
以上的循環(huán)是在上一個大循環(huán)之內(nèi)的。是對于每一個數(shù)值進(jìn)行計算。通過找到矩形，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)最高的那個結(jié)果的索引作為結(jié)果，索引其實就是那個目標(biāo)數(shù)字。
最后直接在原圖上畫出來框，并把數(shù)字填上去，位置相對于卡片數(shù)字有一個15的位移。
以上就是python計算機視覺opencv卡號識別示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python計算機視覺opencv卡號識別的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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