paddleOCR票据识别（一）

画线line()画矩形框rectangle()画圆circle()画椭圆ellipse()画多边形polylines()写字putText()样例代码：# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as np# 创建一个黑色幕布img=np.zeros((512,512,3), np.uint8)# 画线 img是要操作的图片，start和end是画线的

图像分类和目标检测的区别

论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.04899v21.几种数据增强的比较Mixup:将随机的两张样本按比例混合，分类的结果按比例分配；Cutout:随机的将样本中的部分区域cut掉，并且填充0像素值，分类的结果不变；CutMix:就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果按一定的比例分配区别上述三种数据增强的区别：cuto

目录vs2017打开"高级保存选项"设置编码原因是字符编码设置问题，处理步骤如下：vs2017打开"高级保存选项"菜单栏->工具->自定义->命令->添加命令->文件->高级保存选项->关闭窗口完成设置编码菜单栏->文件->高级保存选项->选择下边的UTF-8 65001注意这个“高级保存选项”有可能第一次是灰色的不能使用，原因是文件..

应用场景：找出二值图中的直线基本原理：笛卡尔坐标系内，两个点可以确定一条线 y = k*x + q霍夫空间变换是一种非常简单的变换，其实就是直线方程y=kx+q的另一种写法：图像空间：y=kx+q （变量是y和x）霍夫空间：q=-xk+y（变量是q和k）变换后的空间成为霍夫空间。即：笛卡尔坐标系中一条直线，对应霍夫空间的一个点。反过来同样成立（霍夫空间的一条直线，对应笛卡尔坐标系的一个点）：笛卡尔

轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形。谈起轮廓不免想到边缘，它们确实很像。简单的说，轮廓是连续的，边缘并不全都连续（下图）。其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如可以用边缘特征可以区分脸和手，而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘包括轮廓。寻找轮廓的操作一般用于二值化图，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图。经验之谈：寻找轮廓是针对白色物

首先给出官网截图：结合网友们给出的信息得知tensorflow2的安装不用加 “-gpu”标识，即可支持gpu和cpu,宿主机不支持gpu的自动切为cpu支持。官网另外一张截图验证了结论：但是。。。。花费两个小时实测，安装了tensorflow2.0.0后tf.test.is_gpu_available() 返回false,安装了tensorflow-gpu==2.0.0后返回true结论：还是老

实验图片：效果：代码：# 加载环境包import cv2import numpy as np# 图片简单处理img = cv2.imread('00.jpg')# 读取图片GrayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 灰度化GrayImage = cv2.medianBlur(GrayImage, 5)# 中值模糊"""阈值处理，输入图片默认

最近经常用到OpenCV4，和OpenCV3还是有些区别的，经常需要查阅文档，在线的不方便，这里分享离线文档下载的方法。官方离线文档下载链接：https://docs.opencv.org/最新的版本是 4.5.3 ：直接下载 zip包就可以了，随便点击一个html即可进入文档。...