其實很簡單,只要如下幾步,已經(jīng)給大家畫好了流程圖跟每步使用的處理就可以輕松實現(xiàn)OCR處理的流程化。預(yù)處理主要是基于OpenCV、場景文字檢測與識別基于OpenVINO框架 + PaddleOCR模型完成。直接按圖索驥即可得到最終結(jié)果。 OpenCV預(yù)處理主要是完成偏斜矯正、背景矯正等操作,然后使用場景文字檢測模型+OCR識別模型完成中英文識別。
以上是數(shù)字與英文就這么輕松簡單就可以完成一個文字OCR識別。下面是中文OCR的處理,通過OpenCV實驗大師平臺也很快可以完成處理。圖示如下:
編輯:黃飛
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
原文標(biāo)題:基于OpenVINO+OpenCV實現(xiàn)OCR流程化
文章出處:【微信號:CVSCHOOL,微信公眾號:OpenCV學(xué)堂】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
相關(guān)推薦
作者:Harvest Guo來源:Xilinx DSP Specilist 本文通過對OpenCV中圖像類型和函數(shù)處理方法的介紹,通過設(shè)計實例描述在vivadoHLS中調(diào)用OpenCV庫函數(shù)實
發(fā)表于 04-23 11:32
?5884次閱讀
當(dāng)今,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域取得了巨大的突破,使得各種圖像處理任務(wù)變得更加智能化。其中,Semantic Segmentation(語義分割)是一項重要的任務(wù),它有助于計算機理解圖像中不同對
發(fā)表于 11-17 09:53
?924次閱讀
濾波;掃描圖像,大致確定光斑位置;在光斑附件選取一塊區(qū)域進行二值化;區(qū)域累加的方法求取重心;問題是這個流程下來,要費時3~4秒,想知道網(wǎng)上人做圖像處理可以一秒十幾幀甚至幾十幀是怎么做到的?問題主要出在了哪里?
發(fā)表于 11-09 08:57
本文通過對OpenCV中圖像類型和函數(shù)處理方法的介紹,通過設(shè)計實例描述在vivadoHLS中調(diào)用OpenCV庫函數(shù)實現(xiàn)圖像處理的幾個基本步驟
發(fā)表于 07-08 08:30
使用OpenVINO?中包含的 OpenCV。
導(dǎo)入了搭載 Python 的 ArUco 庫。
收到錯誤:ModuleNotFoundError: No module named \'cv2.aruco\'
發(fā)表于 08-15 07:30
] global C:\\jenkins\\workspace\\OpenCV\\OpenVINO\\2021.4\\build\\windows\\opencv\\modules\\videoio
發(fā)表于 08-15 08:24
\\openvino_2019.3.334\\opencv\\bin
C:\\Program Files (x86)\\Intel\\openvino_2019.3.334\\python\\python3.7
收到錯誤: Mo
發(fā)表于 08-15 08:29
參閱 英特爾? OpenVINO?分銷許可第 2.1 節(jié)(2021 年 5 月版本)。
無法了解英特爾? 發(fā)行版 OpenVINO? 工具套件是否可以商業(yè)化使用。
發(fā)表于 08-15 08:19
/dev/dri:/dev/dri \\
-v /docker-share/public:/public \\
openvino/ubuntu20_dev:latest
使用包含 OpenCV
發(fā)表于 08-15 08:29
]
ngraph_DIR%INTEL_OPENVINO_DIR%\\\\runtime\\cmake
OpenCV_DIR%INTEL_OPENVINO_DIR%\\extras\\openc
發(fā)表于 08-15 07:18
;
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <vitis/ai/ocr.hpp>
#include <
發(fā)表于 10-16 23:25
基于OpenCV的計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)OpencV是用來實現(xiàn)計算機視覺相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫,是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學(xué)
發(fā)表于 11-23 21:06
?0次下載
自帶機器視覺函數(shù)庫,并提供OpenCV接口庫,開發(fā)機器視覺與自動化應(yīng)用程序速度快使用LabVIEW調(diào)用OpenVINO IR模型,可以快速完成深度學(xué)習(xí)項目開發(fā)與交付。
發(fā)表于 03-21 10:05
?3739次閱讀
OpenVINO 2022.1之前版本不提供OpenVINO Runtime原生的用于數(shù)據(jù)預(yù)處理的API函數(shù)1 ,如圖1-1所示,開發(fā)者必須通過第三方庫(例如:OpenCV)來
發(fā)表于 06-09 17:25
?2122次閱讀
主要是介紹用它做項目時候需要注意的問題與一些比較重要的函數(shù)使用。主要介紹一下Tesseract-OCR中如何實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化的文檔分析以及相關(guān)區(qū)域的定位識別。
發(fā)表于 01-12 14:05
?1429次閱讀
評論