目录
大体思路
人为预先设好一些数据矩阵之间进行比较
处理的准备
开始实践
环境搭建
数据集准备
预处理
之后我们对其进行二值化
寻找数字
预设数据
2 from PIL import Image
3 import numpy as np
比较
1 # 计算灰度值的平均值
开始识别
8 # !!! 注意这里截取的是二值化后的图片
13 init = -1
2 import Levenshtein 3
手写字体
35 # 取出一张图片 即一整行
看看我写的是啥
1 from PIL import Image 2
识别结果统计
3 statis = {} 4
16 # 计算图片的感知哈希
数据集
算法上的提升
从数字到文字
源码结构
发票 OCR - 数字识别的简单实现
本教程旨在使用简单的操作步骤实现一个简单的发票上的数字视频。
我们不追求识别率和速度，目的只是想让大家初步体验一下人工智能和计算机视觉 CV。
解析图像 转换为 灰度图二值化处理
截取到需要的数据使用矩阵存储图片
预测输出
图片大小 1218*788
待识别的区域是固定的，我们只识别右上角部分的数字。
使用 opencv 进行图片的找轮廓等处理， pillow 进行图片的处理。
配合其他的一些库进行更方便的处理，安装请参考下面的教程。
从我们上面的已知部分来看，我们的计划似乎是完美的，实际上手操作后，处处都有困难 …不管如何，先做起来再说！
如果大家有虚拟环境可以使用虚拟环境:
1
# 创建新的虚拟环境
2
python -m virtualenv myenv
3
4
# 进入虚拟环境
5
source myenv/bin/activate
6
7
# 安装
8
pip install -r requirements.txt
也可以直接使用 pip 安装
这样在使用一些第三方库的时候就不会出现找不到的问题了。如果使用 Anaconda
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发票 OCR - 数字识别的简单实现
从我们上面的已知部分来看，我们的计划似乎是完美的，实际上手操作后，处处都有困难 …不管如何，先做起来再说！
