OpenCV案例实战之工业印刷品数字识别

中阶

使用OpenCV解决实际问题,提升其各个模块横向综合运用能力,学习解决数字识别类问题思路方法!

4.9分 更新: 2019/02/28

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适合人群:

Python语言开发者,OpenCV开发工程师,对人工智能与计算机视觉感兴趣的,在校大学生,研究生

课程目标:

使用OpenCV解决实际问题,提升其各个模块横向综合运用能力,学习解决数字识别类问题思路方法!

课程简介:

在学习OpenCV图像处理相关知识基础上,通过案例实战,进一步横向学习OpenCV DNN模块与机器学习模块如何一起综合运用,解决实际应用场景下的数字识别问题,通过案例学习达到融会贯通,学以致用,有句话说得好,实践是较好的理论,通过实践加深对知识点的理解与学习,学习解决此类问题的方法与思路,提升能力,更好的学习OpenCV开发技术的精华部分!案例运行截图:

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课程大纲-OpenCV案例实战之工业印刷品数字识别

资料下载
  • 1

    课程概述 - 环境搭建 环境说明与搭建 学习基础 课程内容

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    [11:12] 开始学习
  • 2

    场景文字区域提取-01 OpenCV DNN相关API学习 EAST TEXT对象检测模型 使用EAST模型实现文字区域检测

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    [22:06] 开始学习
  • 3

    场景文字区域提取-02 OpenCV DNN相关API学习 EAST TEXT对象检测模型 使用EAST模型实现文字区域检测

    「仅限付费用户」点击下载“ocr_demo.zip”

    [11:06] 开始学习
  • 4

    NMS与文本ROI提取 非最大抑制API 使用形态学实现文本区域合并

    「仅限付费用户」点击下载“OpenCV使用实战之工业印刷品数字识别-02.pdf”

    [13:48] 开始学习
  • 5

    排序与块分割-01 排序与块分割

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    [18:34] 开始学习
  • 6

    排序与块分割-02 排序与块分割

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    [17:41] 开始学习
  • 7

    字符分割与提取 字符分割与提取

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    [17:19] 开始学习
  • 8

    数字字符样本与训练 字符数据集生成 SVM训练数据集

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    [21:24] 开始学习
  • 9

    识别数字与显示 使用模型预测 显示预测结果

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    [17:19] 开始学习
  • 10

    思路与流程总结 完整流程详解 总结

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    [09:45] 开始学习

5

学员评分

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