视频中的OCR？openCV还是OCR图像处理？
我必须写一个程序，从一个从屏幕上拍摄的视频在司机面前的汽车，所以它只对数字进行OCR。我正在努力寻找实现它的方法。我在考虑使用openCV，但作为替代方案，我在考虑使用一个OCR程序，从视频中提取帧并找到数字。但是许多OCR程序不能正确地识别数字（也许OCR需要训练？）。所以我想用计算机视觉库来完成这项工作。
你认为实施这个简单程序的最佳方法是什么？
我想使用计算机视觉库和匹配的模板会很好，但也可能OCR可以帮助我。例如，有一些程序可以识别车牌。
所以任何建议都是欢迎的。
共有1个答案
你可以通过谷歌找到很多。
查看此链接：OpenCV-Python中的简单数字识别OCR
它演示了使用OpenCV KNN的简单OCR。代码是用Python编写的，但函数是标准函数，因此您不会发现移植到其他语言有任何困难。
其他一些相关链接是：
- OpenCV中的基本OCR：OpenCV C++中的代码，仍然使用knn。
- 数字识别OCR示例官方：目前OpenCV Python示例中有一些数字识别OCR示例，我想其中一个也是用于视频的（我还没有尝试过）。你可以查一下。链接1链接2
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我试图开发一个应用程序，使用Tesseract从手机摄像头拍摄的文件中识别文本。为了更好的识别，我使用OpenCV对图像进行预处理，使用高斯模糊和阈值方法进行二值化，但结果很糟糕。 我可以使用哪些其他过滤器来使图像对Tesseract更具可读性？
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null 有些数字比其他数字更好用--例如，'1'似乎有很多麻烦。出现在“+”或“-”后面的数字通常不显示出来，“+”通常显示为“-”。我也玩了一下阈值。 最后三个部分是因为我的视频样本，我一直在画有点歪斜。我可以尝试使用一些更好的数据，我也可以尝试在标准的“letsgoDigital”朗上制作自己的训练数据。虽然我觉得我没有以最好的方式进行图像处理，但我希望得到一些指导。 我计划使用某种程度的边
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为了用OCR库tesseract获得更好的结果，我会做一些预处理，但还不知道什么步骤可以帮助我。 我试图用15因子调整图像的大小，并应用了一个适应的阈值（见图像），但这导致了“波浪”字符，这无法用tesseract OCR库检测到。在底部，你可以通过Dropbox找到我的图像链接。原始图像大小为115x18px，字符高度为10px。 我想从背景中提取人物。什么步骤可以导致更好的结果？对于OCR部分
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我为iOS写了一个数字OCR。我有一个测试图像png与两位数5和4。我找到轮廓了。我如何在Tesseract转乘等高线？ 初始化tesseract： 用于检测轮廓的函数： GitHub项目链接：https://github.com/maxpatsy/iorc
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如何使用opencv和pytesseract从图像中提取文本？ 从 PIL 导入触发器导入图像导入 np 从 matplotib 导入 pyplot 作为 plt 但这是在给错误—— Traceback(最近一次调用last):print pytesserac t . image _ to _ string(edges)File "/home/sroy 8091/中文件" open.py "的第1
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此示例使用卷积堆栈，后跟递归堆栈和 CTC logloss 函数，以对生成的文本图像进行光学字符识别。 我没有证据表明它实际上是学习文本的一般形状，还是仅仅能够识别所抛出的所有不同字体……它的目的更多是为了在 Keras 中演示CTC。 请注意，可能需要针对使用中的特定操作系统更新字体列表。 它从 4 个字母词开始。对于前12个轮次，使用 TextImageGenerator 类（同时是测试/训练