Saya mencoba menerapkan "Digit Recognition OCR" di OpenCV-Python (cv2). Itu hanya untuk tujuan belajar. Saya ingin mempelajari fitur KNearest dan SVM di OpenCV. Saya memiliki 100 sampel (yaitu gambar) setiap digit. Saya ingin berlatih bersama mereka. Ada sampel letter_recog.pyyang disertakan...
Pertanyaan ini tidak mungkin membantu pengunjung di masa mendatang; ini hanya relevan untuk area geografis kecil, momen waktu tertentu, atau situasi yang sangat sempit yang umumnya tidak berlaku untuk pemirsa internet di seluruh dunia. Untuk bantuan yang membuat pertanyaan ini
Tutup. Pertanyaan ini tidak memenuhi pedoman Stack Overflow . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Stack Overflow. Ditutup 4 tahun yang lalu . Perbaiki pertanyaan ini...
Seperti yang ada saat ini, pertanyaan ini tidak cocok untuk format Tanya Jawab kami. Kami berharap jawaban didukung oleh fakta, referensi, atau keahlian, tetapi pertanyaan ini kemungkinan akan mengundang debat, argumen, polling, atau diskusi panjang. Jika Anda merasa bahwa
Saya telah menggunakan tesseract untuk mengubah dokumen menjadi teks. Kualitas dokumen berkisar liar, dan saya mencari kiat tentang jenis pengolahan gambar apa yang dapat meningkatkan hasil. Saya perhatikan bahwa teks yang sangat berpiksel - misalnya yang dihasilkan oleh mesin faks - sangat sulit...
Tertutup . Pertanyaan ini berdasarkan opini . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin memperbaiki pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan agar dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Tutup tahun lalu . Perbaiki pertanyaan...
Saya sudah mencoba menghapus gambar untuk OCR: (garis) Saya perlu menghapus garis-garis ini untuk kadang-kadang lebih lanjut memproses gambar dan saya mendapatkan cukup dekat tetapi banyak waktu ambang terlalu banyak dari teks: copy = img.copy() blur = cv2.GaussianBlur(copy, (9,9), 0) thresh...