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网店工商信息图片文字提取

这个我感觉还是比较有意思的,所以选了个网店工商信息图片文字提取的题目,然后花四天时间完成,下面主要和大家分享一下问题的解决思路。...1.网店工商信息图片文字提取 图片内容如下所示,但每张图片中信息出现的位置不尽相同,题目要求所写的程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式的图片,并能够提取所要求的信息。...TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 3.网店工商信息图片文字提取...我这里采用的是每次识别图片高度的18%,例第一次识别区域为0-18%,如果没有识别到我们所需的文字信息,下次识别图片15%-32%,这样就不会遇到文字刚好被识别区域切割的问题。...而且每次识别时候不是识别企业注册号和企业名称的完整信息,而只是试探识别这几个字,如果识别成功之后,然后再扩大识别宽度,提取所需要的完整信息。

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OCR提取图片中的文字

;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。...生活和工作中我们也经常需要从图片中提取文字信息,比如从扫描件,截图或照片中提取有用的信息。...其实这张图还是比较难的,因为文字的排布比较杂乱,给识别增添了不少麻烦。...tesseract-ocr 准确率还行,但是文字中间都有间隔,虽然去掉也很容易(全局替换空格为空),但是用户体验就差了不少。 ?...我相信OCR在生活中还有很多的应用,比如信件或者包裹拍照,识别邮编之后分拣,手机拍名片自动提取姓名,手机号添加到通讯录,我相信即使在微信里面发图片,敏感信息还是能被后台监测到的,OCR对腾讯来说应该是小菜一碟

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Matlab图像处理(五)——图像边缘提取

上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波,去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。...常用的sobel边缘提取模板 Roberts算子 其实很多种算子都借鉴了sobel方法的思想,Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好,但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗...Matlab边缘提取 Matlab提供多种边缘检测方法,通过函数edge(image,'method')来实现图像的边缘提取,通过修改参数‘method’来实现不同滤波方法。...; title('log edge check'); subplot(2,3,5), imshow(BW5); title('canny edge check'); 将上述代码复制到Matalb里,把图像地址改成自己想要提取边缘的图像...在程序里也利用其他算子提取了边缘,方便小伙伴的对比。 ? 总结 图像的边缘提取是对像素灰度值连续性、变化大小的检测,不同边缘检测的方法各有优缺点,需要根据实际的情况来选择提取边缘的方法。

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python读取pdf提取文字和图片

问题描述 如下图所示,一份pdf有几十页,每页九张图片, 提取出图片并用图片下方的文本对图片命名 主要涉及问题: 图片提取 文本识别 借鉴了上面文本识别的资料,上面图片提取的顺序不一致,没办法把两个结合起来实现我的需求...张图 i∈[1,9] 并保存 im.crop(box).save(product_pic_path) print(f"第{count}页图片提取成功...txt_data = parse_pdf_txt(pdf_path,code_str) # 把提取到的文字 保存到本地 # txt_data.to_excel(os.path.join(fina_path...,"pdf文字信息.xlsx"),index=False) pic_name = save_product_pic(txt_data,product_path,page_path) # 把提取到的文字...整理后保存到本地-合并成一列,并只保留图片信息 pic_name.to_excel(os.path.join(fina_path,"pdf文字信息.xlsx"),index=False)

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关于图像特征提取

网上发现一篇不错的文章,是关于图像特征提取的,给自己做的项目有点类似,发出来供大家参考。 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。...它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。...因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。...需要说明的是,形状参数的提取,必须以图像处理及图像分割为前提,参数的准确性必然受到分割效果的影响,对分割效果很差的图像,形状参数甚至无法提取。...(二)常用的特征提取与匹配方法 提取图像空间关系特征可以有两种方法:一种方法是首先对图像进行自动分割,划分出图像中所包含的对象或颜色区域,然后根据这些区域提取图像特征,并建立索引;另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块

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opencv图像角点提取

角点检测算法 harris角点检测算法的结果一定程度上取决于系数k,有人对Harris的角点检测算法进行了改进,直接利用像素点协方差矩阵的特征值提取角点... 具体原理:首先计算图像每个像素点的协方差矩阵,并求取对应的特征值,将最小的特征值最大的那个像素点作为第一个角点(具体来说,就是求出每个像素点的协方差矩阵对应的特征值...int main(int argc,char* argv[]) { src = imread("road.jpg"); cvtColor(src,src_gray,CV_BGR2GRAY);//将图像转化为灰度图...Mat copy; copy = src.clone(); //进行角点检测 goodFeaturesToTrack(src_gray, //要进行检测的图像...font-size:18px;">定制自己的角点检测算法: opencv提供了求取特征值和特征向量的函数,可以实现自己设计的角点提取算法

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图像局部特征提取

图像特征提取图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系...SIFT特征提取的缺点 实时性不高,因为要不断地进行下采样和插值等操作; 有时特征点较少(比如模糊图像); 对边缘光滑的目标无法准确提取特征(比如边缘平滑的图像,检测出的特征点过少,对圆更是无能为力...SIFT特征提取可以解决的问题 目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。...算法原理详解:Harris特征点检测,FAST特征检测 Harris角点特征提取 Harris角点检测是一种基于图像灰度的一阶导数矩阵检测方法。...提高阙值,则提取的角点数目变少,降低阙值,则提取的角点数目变多 另外求局部极大值的领域大小也会影响提取角点的数目和容忍度 Harris角点性质 该算法算子对亮度和对比度的变化不敏感。

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python图像处理-添加文字

上一篇学习了如何创建空白的纯色图片,这一篇我们来往上面添加一些文字。 ?...写入英文文字 新建一张图片,导入ImageDraw模块,将打开的图片转换成可编辑的模式,利用text方法写入hello world,字体颜色为黑色black。 ?...文字居中 文字显示的位置是由左上角的坐标来设置,如果要居中显示,那么需要知道文本的宽和高,图片的宽和高。...用图片的宽减去文本的宽,除以2就可以使得文本居中了,具体可以看图片讲解,使用这种方法的好处是不管文字的长度,总是可以保持文本居中。 ? ?...显示中文字体 如果要直接显示中文字体是会显示不出来的,因为那个不支持,需要设置新的字体。 ? 可以到网上下载或者设置成支持中文的字体文件就可以。下面是我下载的字体文件。 ? ?

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python图像识别与提取_图像分类python

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别...、图像分类应用。...希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 前面一篇文章介绍了图像增强知识,从而改善图像质量,增强图像识别效果,核心内容分为直方图均衡化、局部直方图均衡化和自动色彩均衡三部分。...这篇文章将详细讲解图像分类知识,包括常见的图像分类算法,并介绍Python环境下的贝叶斯图像分类算法、基于KNN算法的图像分类和基于神经网络算法的图像分类等案例。万字长文整理,希望对您有所帮助。...只望您能从这个系列中学到知识,一起加油喔~ 代码下载地址(如果喜欢记得star,一定喔): https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python 文章目录 一.图像分类概述

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使用pdfminer提取PDF文件中的文字

对于pdf的编程操作而言,分为读和写两大类,其中读是相对简单的一种,比如读出pdf文件中的文字,写是比较难的,除了文字,图片等基本元素,最重要的是排版的样式控制,而编程还无法满足样式的灵活性。...本文主要介绍pdf读取操作中的一种应用,从PDF文件中提取文字,可以通过pdfminer模块来实现,安装方式如下 pip install pdfminer 该模块同时还提供了一种,命令行的脚本程序,可以方便的提取...pdf中的文字,用法如下 python pdf2txt.py input.pdf 如果提取文字之后,需要进一步操作,最好还是通过脚本对程序进行处理,在脚本中实现文字提取的代码如下 >>> from pdfminer.pdfinterp...interpreter.process_page(page) ... >>> device.close() >>> outfp.close() 只需要简单的十几行代码,就可以提取出对应的文字,然后再根据需求进行后续处理...,比如将提取出的文字, 利用python-docx模块输入到word文档中,从而实现pdf到word文档的转换,也可以提取pdf中的表格文字,写入到excel中。

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图像处理之特征提取

颜色,易受光照影响,难以提供关键信息,故将图像进行灰度化,同时也可以加快特征提取的速度。...如果对上述纯文字理解困难,可以参考文章: SIFT特征提取算法 1.3 SIFT特征提取的优点 SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性...1.4 SIFT特征提取的缺点 实时性不高,因为要不断地要进行下采样和插值等操作; 有时特征点较少(比如模糊图像); 对边缘光滑的目标无法准确提取特征(比如边缘平滑的图像,检测出的特征点过少,对圆更是无能为力...如果对上述纯文字理解困难,可以参考文章: 目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 2.3 HOG特征提取特点 由于HOG是在图像的局部方格单元上操作,所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性...训练过程: 输入图像->图像预处理->提取特征->训练分类器(二分类)->得到训练好的模型; 测试过程:输入图像->图像预处理->提取特征->导入模型->二分类(是不是所要检测的物体)。

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