数字识别基于tensorflow
qqqw151 发布于2018-12-29 浏览:1191 回复:11
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识别效果如下

 

 

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共11条回复 最后由不懂即是懂回复于2018-12-30
#11不懂即是懂回复于2018-12-30
#2 busyboxs回复
就一个识别效果?不来点干货?

这个是分享效果,可以互相交流

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#10goJhou回复于2018-12-30
#9 qqqw151回复
因为这个背景很简单,白底黑字,只用做二值化处理就可以实现捕捉,当然背景情况比较复杂可能就不行了,当然我这个没有做那么复杂,毕竟判断多了帧率就很低了
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这样子。

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#9qqqw151回复于2018-12-30
#8 goJhou回复
opencv怎么知道该捕捉谁呢

因为这个背景很简单,白底黑字,只用做二值化处理就可以实现捕捉,当然背景情况比较复杂可能就不行了,当然我这个没有做那么复杂,毕竟判断多了帧率就很低了

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#8goJhou回复于2018-12-30
#7 qqqw151回复
opencv有专门的库可以直接找到所有的外接框

opencv怎么知道该捕捉谁呢

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#7qqqw151回复于2018-12-30
#4 goJhou回复
最大外接框你是用什么做的?手动标出来吗,还是有什么VOC

opencv有专门的库可以直接找到所有的外接框

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#6qqqw151回复于2018-12-30
#2 busyboxs回复
就一个识别效果?不来点干货?

行的,我过些天整理一下,然后发到我的github上,谢谢关注哦

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#4goJhou回复于2018-12-29
#3 qqqw151回复
主要思想就是: 1.将图片做阈值化处理,将数字的变得更加突出,但是这也可能导致数字部分轮廓断裂,所以做这一步的之前最好还是先做腐蚀操作。 2.取数字的最大外接框,找到每个数字的坐标,然后截取框内数字读取模型跑一次前向传播,预测数字是几。 具体问题欢迎大家一起探讨,这个做的识别还有缺陷。
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最大外接框你是用什么做的?手动标出来吗,还是有什么VOC

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#3qqqw151回复于2018-12-29

主要思想就是:

1.将图片做阈值化处理,将数字的变得更加突出,但是这也可能导致数字部分轮廓断裂,所以做这一步的之前最好还是先做腐蚀操作。

2.取数字的最大外接框,找到每个数字的坐标,然后截取框内数字读取模型跑一次前向传播,预测数字是几。

具体问题欢迎大家一起探讨,这个做的识别还有缺陷。

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#2busyboxs回复于2018-12-29

就一个识别效果?不来点干货?

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