车牌识别（通过图像二值化编码，识别车牌，识别率高）

今天小编就为大家分享一篇Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要为大家详细介绍了OpenCV识别图像上的线条轨迹，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

一款非常厉害的图像处理相关的插件——OpenCVForUnity，可以用它探索Unity在图像处理相关方面的应用。 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

Caltech-256 是一个图像物体识别数据集，包含 30608 张图片，256个物体类别，每类图片最少80张，最多827张。

人脸识别测试（通过对图像预处理，达到精确识别图像中人脸的效果）

一.概览 本人虽然是电子信息技术专业出身，在毕业后从事的是偏软件的工作，大多数是PC软件的开发，但一直以来，闲暇时间会利用STM32做些小的作品。对于RT-Thread这国内的物联网操作系统，其实早有耳闻，期间也参加过深圳的一次RT-Thread线下交流活动，所以对于RT-Thread是有所了解而未实际应用的程度。 借着此次RT-Thread大赛的机会，我想将PC的一些图像处理和图像识别算法放到art-pi试跑一下看看效果如何，所以本次参赛将会使用art-pi获取OV7670的图像来做像处理和图像识别。 二.开发环境 硬件:PC、ART-PI、OV7670、RGB_LCD RT-Thread版本:rt-thread4 .0.3,art-pi adk 1.1.0 开发工具及版本:立创EDA，RT-Studio，SecureCRT 三.RT-Thread使用情况概述 线程:创建图像处理线程用于通过DCMI获取OV7670的图像，图像处理后完显示在LCD上 信号量:用于DCMI图像获取，当捕捉完一帧图像后，释放信号量给图像处理线程。 驱动:使用了drv_dcmi驱动并参考drv_ov2640移植drv_ov7670驱动 四.实现功能展示 通过摄像头采集图像进行图像识别，然后将结果显示在LCD屏幕上。 五.硬件框架 本次的硬件核心由ART-PI、OV7670、LCD三部分组成: ART-PI:stm32H750作为控制核心部分，采集图像源数据、处理图像源生成处理结果、将处理结果送到LCD显示 OV7670:作为图像源，提供320*240的RGB565图像 LCD:实时显示图像源图像和显示处理结果 六.软件流程图 1. 硬件初始化:时钟、I2C、DCMI、SDRAM、LTDC 2. 进入图像处理线程，启动拍照并等待拍照完成信号量 3. 完成拍照释放拍照完成信号量 4. 得到图像后，进行图像处理与图像识别 5. 将图像识别结果在LCD上显示 6. 回到步骤2 七.图像识别功能介绍 通过DCMI驱动获取OV7670的分辨率为320*240的RGB565原始图像。RGB565每个像素使用用下图的方式存储，每个像素占用2个字节。所以每帧320*240的图像所需内存为320*240*2=153600字节。 实际上，我们在这次项目中并不需要使用到彩色特征，所以先将RGB565转换为灰色度。灰度图其实就是每个像素占用一字节，用0-255值来形容一个像素的灰度值。因此320*240所占用的内存为76800字节。 RGB565转灰度图公式如下:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 提取的灰度图后，我们还需要再进行一次二值化处理，因此设定一个阈值，当灰色像素大于这个阈值我们将它改为255，低于这个值变成0。这样就得到一帧只有0和225值的图像。 得到二值化图像后，我们便可以寻找要识别物体了。在此使用九宫格的方式提取连通分量，原理其实很简单，就是在九宫格里寻找连在一起的像素，如果能找到便将该像素便将该像素的坐标（位于X行，y列）写入到链表里。如此循环，直到找完所有像素。 完成连通分量的提取后便是特征提取了，我们还是采用九宫格分割法，将取得的图像平均分割为9个区域，再计算9个区域中值为255像素的个数。通过这一步算法，我们得到了9组特征数据。 本次用了两种特征提取方式: 1.通过水平与垂直方向的穿越数找出部分数字 以数字0和7为例，在1/2宽度处,0和7稳定的得到垂直穿越数是2.而在1/2高度，0的水平穿越数是2，7的水平穿越数是1. 2.在图像的水平和垂直的中间切分成四块，根据四个部分不同像素比例找出其他数字。以2和3为例 ，在右下角部分，3的每一行都会有像素点，而2会缺几行。因此2的像素更少从而区分2和3。 最终检测效果如下图: 八.比赛感悟 虽然标题是比赛感悟，实际上比赛并不是我的目的。RT-Thread我知道它更久了，但是一直没有去更进一步使用RT-Thread。这次比赛让我深入了解了RT-Thread的生态系统，给我的感觉真的太惊喜了。RT-Thread平台拥有丰富的组件，完善的各种外设驱动，通过官方的RT-Studio基本上做到入手即用了。 当时拿到ART-PI，通过RT-Thread SETTING进行勾选，再使用CubeMX选择外设，生成引脚初始化代码后。我本次项目的软件基本平台已经完成了，我只需要专注于我的应用层开发便可以了，这真的是太便利了。 通过本次比赛，让我对RT-Thread获得相当大的好感，我想未来硬件项目当中，我会毫不犹豫的选择RT-Thread代替其他实时操作系统。

图像识别人工智能（AI） 利用人工智能识别图像包括基于Python的训练和测试。 图像处理 在图像处理和人工智能领域获得计算机科学大学学位的最终项目。 是的，记住我不是计算机科学专业的学生。 类似项目 正在安装 $ pip install -r requirements.txt 它需要一个功能强大的系统来运行它。 如果您已经完全运行了该项目，请检查并解决错误。 谢谢。

Human Pose Evaluator是一个包含人物图像和躯干标注数据，用以识别图像中的人物轮廓，以头，躯干，左右大臂，左右小臂6个线段表示人体轮廓，图像来自电视剧《Buffy the Vampire Slayer》中的画面进行人工标注。

在MATLAB平台上，从手势特征（Hu矩、傅里叶描述子）的提取量化到采用BP神经网络，贝叶斯分类器的识别，最后到融合特征的优化。N久之后由于有同学需要这篇博客里的这份代码，文件写了说明，方便查看。https://blog.csdn.net/XYY_CN/article/details/100013518