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OpenCV手写字体识别专题教程主要侧重的是对手写数字样本的采集与预处理部分, 主要包括图像透视变换,二值化,联通阈检索,字符分割。

Primary LanguageJupyter NotebookGNU General Public License v3.0GPL-3.0

手写数字识别主题课程-1Z实验室

作者: 阿凯

1Z实验室出品 Make Things Easy

导言

很多计算机视觉的教程,或者是机器学习的教程, 手写数字识别往往被用来当作第一个项目讲解。 但是往往大家采用的都是现成的数据集,例如MINST。 而事实上,在整个项目中,最复杂最困难的就是自己采集样本, 使用OpenCV对样本进行数据预处理,采用现成的数据集,巧妙的避开了这个学习机会。 所以本套教程主要侧重的是对手写数字样本的采集与预处理部分, 主要包括图像透视变换,二值化,联通阈检索,字符分割

目录

利用机器学习进行手写字体识别的过程解析

01number_minarearect_canvas2.png

寻找A4纸所在的四边形区域与变形

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A4纸区域的图像二值化与数字提取

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通过柱状统计进行字符分割

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CFS字符分割

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传统滴水算法-字符分割

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KNN最近邻算法

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课程推广

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