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【python + opencv图像处理一】图像增加噪声

1. 几种常见噪声高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。产生原因:1)图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀;2)电路各元器件自身噪声和相互影响;3)图像传感器长期工作,温度过高代码实现:def gasuss_noise(image,mean=0,var=0.001):'''手动添加高斯噪声mean : 均值var : 方差'''image = np.array(image/255, dt

#python#图像处理#opencv
OCR论文综述(含文字识别、文本检测、端到端和数据集合)

OCR综述概览1. 文字识别指标为f1-scoreConf.NetTitleSVTIIIT5KICDAR13TPAMI2015CRNNAn end-to-end trainable neural network for image-based sequencerecognition and its application to scene text recognition0.8080.7820.8

#深度学习#机器学习
【python + opencv图像处理二】图像滤波(去噪 平滑 模糊等)

平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用。从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果。均值滤波代码:def blur_demo(image):# 均值模糊dst = cv.blur(image,(3,3))# ksize是卷积核大小3行3列,列数越大模糊越大cv.imshow("b

#python#opencv#图像处理
OCR论文综述(含文字识别、文本检测、端到端和数据集合)

OCR综述概览1. 文字识别指标为f1-scoreConf.NetTitleSVTIIIT5KICDAR13TPAMI2015CRNNAn end-to-end trainable neural network for image-based sequencerecognition and its application to scene text recognition0.8080.7820.8

#深度学习#机器学习
OCR论文综述(含文字识别、文本检测、端到端和数据集合)

OCR综述概览1. 文字识别指标为f1-scoreConf.NetTitleSVTIIIT5KICDAR13TPAMI2015CRNNAn end-to-end trainable neural network for image-based sequencerecognition and its application to scene text recognition0.8080.7820.8

到底了