使用计算机视觉进行字母分类

Question

我是图像处理的初学者。我正在尝试使用computer vision 检测A,B,C,D,1,2。 如何在没有深度学习的情况下检测和分类这张图片。 图像是 A、B、C、2

我的假设是否可以通过轮廓分析来解决。但不知道该怎么做。 任何实施想法或帮助将不胜感激。提前致谢。

Answer 1

由于你所有的字母和数字总是看起来完全是白色的，我会先用高强度灰度值的一些简单阈值对你的图像进行预处理：

src = cv.imread("A.png", 0)
ret,thresh = cv.threshold(src, 245, 255, cv.THRESH_BINARY)

你会得到这样的结果：

在此之后，您可以通过多种方式检测图像上出现的数字/字母。您可以使用可用的 OCR 包，例如 pytesseract 或为每个可用的数字/字母手动实现 template matching。