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我试着用输入图像测试我训练过的模型来预测，但总是不准确。model.predict(test_image.reshape(-1, 28, 28))print(np.argmax(result[0])) 我需要对上面的代码进行预处理吗
浏览 62提问于2019-07-03得票数 0
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我对tesseract 3使用包装器tess4j对西里尔字符进行OCR。在执行图像预处理之前:倾斜图像，去除背景和噪声，调整图像质量，最终获得OCR的ROI。图像预处理需要0.5秒-1秒.但是，测试OCR过程需要很长的时间。
如何提高OCR的速度性能？
浏览 3提问于2016-03-29得票数 0
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我使用了剑桥AT&T实验室的人脸数据库(正式名称为ORL数据库)。该数据库由400幅图像组成，每人10幅，即每40人10张。1)培训(5张图片/人= 200张图片)培训文件夹中的照片与测试文件夹中的<
浏览 4提问于2014-05-11得票数 0
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我得到了两个数据集，在测试和培训数据集中都有缺失的值。我是否也需要对test.csv进行预处理，还是只对train.csv进行预处理？
浏览 0提问于2021-10-17得票数 3
我正在使用cropper.js裁剪图像的一部分，然后尝试使用Tesseract js从其中提取文本。我的问题是，在某些情况下，它不能识别简单的文本，示例如下。我也用同样的样本在Amazon Textract上做了一些测试，仍然得到了同样的问题，所以我的猜测是裁剪的图像有问题。有没有人有在OCR之前预处理图像<e
浏览 3提问于2021-07-14得票数 0
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我有一张高对比度和低对比度过渡的图片。我需要在上面的图片上检测边缘。我需要二值图像。我可以很容易地检测到黑色和“深蓝色”边缘与索贝尔算子和阈值。然而，“淡”蓝色和“淡”黄色之间的边缘是有问题的。
我从平滑图像开始，对每个通道进行中值滤波，以消除噪声。图像进行伽玛校正预处理(预处理<
浏览 6提问于2020-08-27得票数 2
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我试图使用OpenCV来检测来自谷歌街景的路灯。还有另外2300张负片。正面图像的例子：
我试着把它们采样到不同的尺寸，然后对它们进行训练，但是现在，当我用这样的图像测试它们时，检测结果真的很差：
根据detectMultiScale参数，<em
浏览 0提问于2017-08-23得票数 5
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我们的项目是关于OCR的，根据我的研究，在进行字符识别之前，它会经过预处理阶段。我知道我们可以使用openCV来实现这一点，但我们不能根据我们的规则使用它。我的问题是，谁能告诉我预处理的一步一步和最好的方法/算法。就像我所知道的，2.greyscale4.Binarization
5.霍
浏览 6提问于2014-08-14得票数 0
我正在开发一个应用程序，它使用Tesseract来识别手机摄像头拍摄的文档中的文本。我使用OpenCV对图像进行预处理以获得更好的识别效果，使用高斯模糊和阈值方法进行二值化，但结果非常糟糕。是我用于测试的映像：
并对预处理后的图像进行：
对于Tesseract，我还可以使用什么其他
浏览 0提问于2015-03-09得票数 35
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如何执行图像分类。获取Breakhis数据集，并使用深度学习对恶性与良性进行分类。
我只能使用Python和Tensorflow。我需要编写数据集拆分、预处理和训练的代码，以及在测试图像上创建预测的代码。如何开始和如何编码？
浏览 4提问于2017-09-26得票数 0
我正在构建一个android tesseract应用程序。在我从默认的相机应用程序拍照之前，它一直很好地读取数据。现在，我需要实现我自己的自定义相机，这导致它开始给出错误的结果。dialog = builder.create(); }这是调用tesseract API的代码{
e.
浏览 3提问于2015-08-03得票数 0
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我正在尝试微调一个包含两个类别的初始v3模型。这些是我遵循的步骤: 1.通过更改中的类和示例的数量，使用build_image_data.py从自定义数据创建分片文件。；4.我的输入节点(x)期望一个大小为32，大小为299x299x3的批，所以我通过复制32次测试图像并创建了一个输入批来破解；5.使用输入和输出节点，输入批和下面的脚本，我能够打印预测的分数
image_data0
浏览 2提问于2017-10-06得票数 1
我很难对图像进行预处理，以便正确地读取图像多色正在扰乱OCR，不确定要采取哪些预处理步骤，以便正确解释OCR。我也需要它的多种颜色，因为我有更多的桌子，有口音的蓝色，绿色，棕色等。到目前为止，这是我在jupyter笔记本中的代码：import cv2
impor
浏览 4提问于2022-10-30得票数 1
在将数据提供给TensorFlow模型之前，我遇到了两种标准化方法。第一种方法是使用tf.dataset.per_image_standardization()。此函数分别计算每个图像的均值和stddev。我在官方的TensorFlow resnet cifar10教程中找到了这种方法。在测试阶段，每个图像都是单独标准化的。第二种方法是计算每个通道样式中整个数据集的平均值和stddev。我在下面的densenet实现
浏览 0提问于2019-03-08得票数 1
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光盘:我总在OCR和寻找机会，从图像转换为文本低分辨率图像新手。
我已经尝试过用不同的conf进行pytesseract，但它仍然无法将图像转换为文本。据我所知，在向tesseract发送图像之前，我需要进行某种预处理，我检查了相关问题中的一些选项，但仍然无法使用pytesseract进行文本识别。为了成功的文
浏览 2提问于2020-04-19得票数 0
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将图像背景设置为白色
、、、
我有几张像这样的图片，并试图使用Neural Networks和GIST作为特征来识别对象。我的数据集有50个类，每个类有4个图像。使用75%的图像作为训练数据，我得到了83%的测试准确率为了提高精确度，我想要对图像进行预处理，即我想使背景透明或白色，同时保持原始对象。我一直在尝试cv2.Backg
浏览 0提问于2015-05-16得票数 3
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7段显示OCR
、、、、
我正在使用Tesseract (一个光学识别库)构建一个iOS应用程序(拍摄一张照片并在上面运行光学字符识别)，它可以很好地处理书写良好的数字和字符(使用常用字体)。我遇到的问题是，如果我在7段显示器上尝试它，结果会非常非常糟糕。
所以我的问题是:有人知道我如何解决这个问题吗？有没有办法让Tesseract识别这些字符？
浏览 4提问于2012-02-20得票数 13
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为什么在预处理中使用负片图像？
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我观察到，对于许多预处理操作(我指的主要是对OCR的预处理)，通常使用的是负图像吗？当使用kNN算法找到对象时，我也发现了这种情况。
为什么使用倒置图像？这仅仅是为了表明它只是预处理步骤吗？使用倒置图像有什么优点吗？
浏览 9提问于2015-02-09得票数 1
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当我们使用一些著名的CNN深神经网络(如MobileNet )时，建议先对图像进行预处理，然后再将其输入网络。我找到了一个使用MobileNet的示例代码。在此代码中，图像的预处理由TensorFlow 2.7.0中的以下代码完成：我只需要在python中使用PIL和O
浏览 6提问于2021-12-01得票数 1
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