根据粉笔字符背景复杂、断笔、残笔、手写字符粘连、重叠等特点，提出了一种复杂背景下粉笔数字字符自动提取方法。通过数字区域定位，获取局部图像并进行二值化；通过数学形态学处理，解决二值化结果中的断笔、残笔等问题；通过改进滴水算法，对粘连字符进行切分，获取单个字符。最后，以板坯号识别为例，开发了板坯号自动识别系统，并成功地应用在板坯的生产过程中，证明了其有效性。
2021-10-22 09:30:50
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Android上使调用OpenCV 2.4.10 实现二维码区域定位（Z-xing 码），该文章主要用于笔者自己学习中的总结，暂贴出代码部分，待以后有时间再补充算法的详细细节。
Activity class Java 文件
package cn.hjq.android_capture;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import
2021-09-22 13:37:42
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提出了一种基于机器视觉的包装袋缺陷检测方法。以冰棍包装袋缺陷检测为实例，提取了长度、宽度、面积、填充度和监测框与内部目标区域的位置关系5种特征值，经缺陷检测与分类，输出了连袋、外形尺寸错误、包装袋上有异物和包装版面移动4种缺陷类型。实验结果表明，算法缺陷识别成功率可达98.75%，满足生产过程对实时、快速、高精度的要求,已被应用于实际生产线，取得了良好效果。
2021-09-13 17:16:20
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基于方向梯度直方图(HOG)特征和局部二值模式(LBP)算子的行人检测算法采用滑动窗口搜索策略存在扫描区域过大和计算复杂的问题,存在的这些问题会导致检测速度慢。鉴于此,提出一种行人检测算法。首先,采用选择性搜索算法对目标区域进行定位,并将候选区域的高宽比限制在一定范围内以筛选无效窗口。然后,为了弥补LBP算子在纹理表达上的缺陷,引入完备的局部二值模式(CLBP)算子来提高纹理特征的表达能力。接着,考虑到HOG特征和CLBP算子特征维数过高对分类器的识别能力产生影响,采用主成分分析的方法分别对HOG特征和CLBP算子进行降维,降维后再进行串联融合。最后,引入困难样本的挖掘过程训练支持向量机分离器,这可以使模型训练得更充分,进而降低误检率。在INRIA数据集上仿真结果表明,所提算法在识别率和识别速度上都有一定的提高。
2021-02-21 19:10:51
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