python 安装tesserocr 坑多

1.安装Tersseract相关链接:tesserocr GitHub:https://github.com/sirfz/tesserocrtesserocr PyPI:https://pypi.python.org/pypi/tesserocrtesseract下载地址:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseracttesseract ...
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转载收藏:‪python图像处理:绘制灰度和彩色直方图

https://blog.csdn.net/Hanging_Gardens/article/details/79016183
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学习OpenCV图像处理最好的路径:官方材料搭配b站视频

推荐可以现在官方网址上学习。有一个一个的步骤叫你深入学习opencv.https://docs.opencv.org/4.1.2/d2/d96/tutorial_py_table_of_contents_imgproc.html里面要求你会用numpy和matplotlib,我一开始也是没接触过这两个,但是学习过程中用到的很多函数可以去百度,谷歌都搜得到用法。以及如果想学习其他的比如...
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如何让构造卷积的核函数kernel

Structuring ElementWe manually created a structuring elements in the previous examples with help of Numpy. It is rectangular shape. But in some cases, you may need elliptical/circular shaped kernels...
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Canny算子的非极大值抑制Non-maximum Suppression

Non-maximum SuppressionAfter getting gradient magnitude and direction, a full scan of image is done to remove any unwanted pixels which may not constitute the edge. For this, at every pixel, pixel i...
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opencv-轮廓检测详解

轮廓检测是基于图像边缘提取的基础,寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现相关APIfindContours 发现轮廓drawContours绘制轮廓操作步骤1.转换图像为二值化图像:threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像2.通过二值化图像寻找轮廓:findContours3.描绘轮廓:drawContours相...
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霍夫变换详解

来源于:https://www.cnblogs.com/php-rearch/p/6760683.html我觉得OpenCV里面介绍霍夫变换那一章讲得很有启发性。如果所有的图形都可以用数学表示出来,那么所有的图形都可以用霍夫变换检测。下面是我看到的一篇非常好的霍夫变换应用于检测直线的文章,存在这里。前言今天群里有人问到一个图像的问题,但本质上是一个基本最小二乘问题,涉及到霍夫变换(H...
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OpenCV特征检测

Harris Corner Detectiondst=cv.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k)img- Input image, it should be grayscale and float32 type.应该输入灰度图像 blockSize- It is the size of neighbourhood considered f...
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Opencv:Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征(Shi-Tomasi Corner Detector & Good Features to Track)

原理:In last chapter, we saw Harris Corner Detector. Later in 1994, J. Shi and C. Tomasi made a small modification(前一个方法的小改进) to it in their paperGood Features to Trackwhich shows better results com...
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解决OpenCV中SIFT,SURF不能使用,修改成ORB检测特征

我们知道因为一些专利的原因,SIFT和SURF不能再OpenCV后续的版本中继续使用。所以我们可以用OpenCV自带的其他检测器:Oriented FAST and Rotated BRIEF。引用官网的话:This algorithm was brought up by Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige and Gary R. Bradsk...
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OpenCV之Feature Matching

Brute-Force matcherBFmatcher(Brute-Force Matching)暴力匹配,应用BFMatcher.knnMatch( )函数来进行核心的匹配,knnMatch(k-nearest neighbor classification)k近邻分类算法。kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要...
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OpenCV之Feature Matching + Homography to find Objects

import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltMIN_MATCH_COUNT = 10img1 = cv.imread('box.png',0) # queryImageimg2 = cv.imread('box_in_scene.png',0) # trainImage#...
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如何在jupyter notebook下导入自己写的模块

在jupyternotebook下导入自己写的模块,有三点需要注意:1.要将自己写的模块编程.py的文件,而不是.ipynb文件2.当更改自己的模块的内容后,要Restart内核,才能反映到使用该模块的.ipynb文件中。3.如果.py文件,放在文件夹里面。则需要在开头前面加上文件夹名字。比如说。test.py文件里面有hello这个函数。test.py文件放在untitled fol...
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解决cuda和tensorflow版本匹配的问题

我在官网下载的版本是最新版CUDA10.2,唉哭了。希望大家还是下载10.0版本的吧。不用这么麻烦,tensorflow最多只匹配到了CUDA10.1。如果因为下载10.2,导致tf.test.is_gpu_available() 返回false。为了解决这个问题,回到cmd的界面,输入python,回车import tensorflow as tf 回车最后可以成功但是会提示你...
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model.fit() fit详解

fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0)x:输入数据。如果模型只有一个输入,那...
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pandas中的get_dummies()

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)参数说明:data : array-like, Series, or DataFrame 输入的数据prefix : string, list of stri...
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Pytorch的自动求导:AUTOGRAD: AUTOMATIC DIFFERENTIATION

torch.Tensoris the central class of the package. If you set its attribute.requires_gradasTrue, it starts to track all operations on it. When you finish your computation you can call.backward()and have all the gradients computed automatically. The gra...
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Pycharm如何打开terminal

Pycharm的下方工具栏中有两个窗口:Python Console和Terminal(如下图)其中,Python Console叫做Python控制台,即Python交互模式;Terminal叫做终端,即命令行模式。Python交互模式主要有两种:CPython用>>>作为提示符,而IPython用In [序号]:作为提示符。Python交互式模式可以直接输入代码,然后执行,并立刻得到结果,因此Python交互模式主要是为了调试Python代码用的。命..
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CS61A自学者学习指南

相信找到这篇博客的同学们已经知道了CS61A的好处,多余的我就不解释了。首先放一个链接CS61A The Structure and Interpretation of Computer Programs如上图所示,这个是所有CS61A的课程历史,其中本文写于2020年秋,最新的就是Fall 2020.只有这个是没有更新完的,其他的都是更新完了的。上面几个最近的课程我查看了下,如果国内不能科学上网,推荐选择Summer 2019.因为这个课程在b站上有人上传了。上课过程:打开
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二进制和电路图

本篇笔记理解需要的内容:二进制的基本知识,如何用0,1表示二进制的正负,二进制的加减法等等。逻辑运算与或非;了解电路中的串联,并联,电阻等概念。1.晶体管如何控制逻辑运算:and:类似于电路中的串联,用两个晶体管串联在一起,可以实现“与”的功能。or:类似于电路中的并联,这样其中一个通路,就可以实现通路。即和‘或’的概念一致。not: 类似短路和电阻的设计,图中的表就像开关,该支路是没有电阻的,都是输出是在有resistor的一端。如果开关闭合,即输入是1,则电阻端短路,不通过‘电.
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