«ocr» 태그된 질문

OpenCV-Python (cv2)에서 "Digit Recognition OCR"을 구현하려고합니다. 그것은 단지 학습 목적입니다. OpenCV의 KNearest 및 SVM 기능을 모두 배우고 싶습니다. 각 숫자의 샘플 100 개 (예 : 이미지)가 있습니다. 그들과 함께 훈련하고 싶습니다. 샘플이 letter_recog.pyOpenCV의 샘플이 제공됩니다. 그러나 나는 여전히 그것을 사용하는 방법을 알 수 없었습니다. 나는 샘플, 응답 등이 무엇인지 이해하지 …

380 python  opencv  numpy  computer-vision  ocr 

이 질문은 향후 방문자를 도울 것 같지 않습니다. 그것은 작은 지리적 영역, 특정 시점, 또는 인터넷의 전세계 관객에게 일반적으로 적용되지 않는 매우 좁은 상황에만 관련됩니다. 이 질문을보다 광범위하게 적용 할 수 있도록 도움말 센터를 방문하십시오 . 휴일 칠년 전에 . reCAPTCHA를 물리 치기 위해 프로그래밍 방법이 사용 되었습니까? 저는 특히 …

172 security  captcha  ocr  recaptcha 

닫은. 이 질문은 스택 오버플로 지침을 충족하지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 질문을 업데이트하여 스택 오버플로에 대한 주제 입니다. 휴일 3 년 전 . 이 질문을 개선하십시오 이것은 주로 호기심이지만 순수한 Java로 OCR 구현이 있습니까? Java에서 이것이 순전히 어떻게 수행되는지 궁금하고 OCR이 일반적으로 관심이 있으니 철저히 …

160 java  ocr 

현재로서는이 질문이 Q & A 형식에 적합하지 않습니다. 답변, 사실, 참고 자료 또는 전문 지식을 통해 답변이 뒷받침 될 것으로 예상되지만이 질문은 토론, 논쟁, 여론 조사 또는 광범위한 토론을 요구할 것입니다. 이 질문을 개선하고 다시 열 수 있다고 생각 되면 도움말 센터 를 방문하여 안내를 받으십시오 . 휴일 팔년 전에 …

148 android  ocr 

tesseract를 사용하여 문서를 텍스트로 변환했습니다. 문서의 품질은 매우 다양하며 어떤 종류의 이미지 처리가 결과를 향상시킬 수 있는지에 대한 팁을 찾고 있습니다. 팩스 장치에서 생성 된 것과 같이 픽셀 화가 잘 된 텍스트는 특히 테서 랙트가 처리하기 어려운 것으로 나타났습니다. 어떤 종류의 이미지 처리 기술로 정확도가 향상됩니까? 가우시안 블러를 사용하여 픽셀 …

145 image-processing  ocr  tesseract 

닫힘 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을 받고 있지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶으십니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 작년에 문을 닫았 습니다 . 이 질문 개선 나는 최근에 Tesseract 와 OpenCV를 만났습니다 . Tesseract는 본격적인 OCR 엔진이며 OpenCV를 …

94 python  opencv  computer-vision  ocr  tesseract 

Linux에서 tesseract-ocr 엔진을 실행하는 데 문제가 있습니다. RUS 언어 데이터를 다운로드하여 tessdata 디렉터리 (/ usr / local / share / tessdata)에 저장했습니다. 명령을 사용하여 tesseract를 실행하려고 tesseract blob.jpg out -l rus하면 오류가 표시됩니다. Error opening data file /usr/local/share/tessdata/eng.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent …

82 ocr  tesseract 

OCR의 이미지를 지우려고했습니다. (라인) 때로는 이미지를 추가로 처리하기 위해이 선을 제거해야하며 꽤 가까워 지지만 임계 값이 텍스트에서 너무 많이 걸리는 시간이 많습니다. copy = img.copy() blur = cv2.GaussianBlur(copy, (9,9), 0) thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,30) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,9)) dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2) cnts = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = …

9 python  opencv  image-processing  ocr  image-segmentation