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将字符定位,然后进行分割成一个一个的独立字符。可以准备一下字符样本,丢进opencv中的bp神经网络训练分类器,用训练好的分类器去对切分的字符进行识别。一个基本的思路,网上应该很多。您好,Python可以使用OpenCV库来识别屏幕上固定区域的数字。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以帮助开发者实现计算机视觉任务,比如图像处理、图像分析、计算机视觉等。OpenCV可以通过捕获屏幕上的图像,然后使用图像处理技术来识别屏幕上的固定区域的数字。OpenCV可以通过使用图像处理技术,如图像分割、边缘检测、形态学处理等,来识别屏幕上的固定区域的数字。此外,OpenCV还可以使用机器学习技术,如深度学习、神经网络等,来识别屏幕上的固定区域的数字。我觉得是涉及到模式识别相关领域的问题,就像是照相时的人脸识别差不多。这样的一个用场景往往对训练数据非常依赖。可以使用opencv里面的级联分类器来训练自己的“模式”(说不好叫什么,可以搜一下CvHaarClassifierCascade)能够得到一个xml文件,以后就可以用这个xml文件中的数据,就可以从图像上直接标志出交通灯的位置了,位置标志出来了,简单的遍历像素就能知道颜色了。秒数的话和车牌识别是一样的东西。
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