Sharingan 一个基于Python工具，使用OpenCV从报纸图片中提取文本新闻内容

博客配套代码：https://blog.csdn.net/qq_32768679/article/details/89337710 0 ——mask0 ，**基于颜色阈值法＋找轮廓实现**； mask0——mask1，全局矩阵腐蚀算法，定义一个合适大小的矩阵，遍历扫描，扫描到矩阵平均像素值小于一定值，就全部赋值０。 mask1——mask2，边界腐蚀算法，定义一个偏大的矩阵，只扫描四个边界，如果满足平均像素值大于一定值，则赋值０，然后内层扫描都同上一次操作，完成该层后该边界扫描完成。（代码在后面贴出） mask2——result ，通过边界扫描，确定ｒｏｉ范围。 result——result_mask，字符颜色阈值二值化，开闭运算滤除噪点； result_mask——show_char，x、y方向的直方图，先进行行分割，再逐行图片进行列分割，，根据字符直方图波峰数量过滤logo,得出字符。字符进行边缘腐蚀去边处理。 终端中的[ ]内的坐标代表波峰结束的点，只有[0]代表第一个波峰出现的点，两点的距离表示波峰宽度；一定会包含字符，但也会包含一定的波谷区域，所以最后运用边缘腐蚀进行过滤非字符边界区域。

而深度学习的引入，使得在我们在复杂场景下进行字符识别更为便利。 本项目通过使用pytorch搭建resnet迁移学习模型实现对复杂场景下字符的识别。

利用KNN实现验证码的识别。

knn 字符识别 python

手写字符识别应用-作业4.rar

112.【S1IG112】Qt+OpenCV+SVM+KNN的MNIST手写字符识别.rar

[python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现ctpn crnn ctc实现不定长场景文字OCR识别

课程汇报——光学字符识别ocr 参考《深度实践OCR：基于深度学习的文字识别》、《机器视觉算法与应用》这本书

自己做车牌识别用的字符模板，可用于以字符相减的方法识别字符使用。也是自己东拼西凑后筛选出来的，还是比较好用的。