junyongpark

Learn how to use OpenCV and process images through a practical implementation of business card recognition. 
OpenCV is briefly explained, and the OpenCV functions required to implement business card recognition are explained in more detail. In other words, rather than a basic course, it provides an essence for the practical application of business card recognition. It also includes a method of utilizing Tesseract and Microsoft's OCR engine. 

The source code of this lecture is based on Python, but since you will learn the OpenCV classes and functions used and the image recognition and processing technology, it will not be difficult to apply it to Android and iOS based on this. 
Those who take the course will be provided with lecture slides and actual business card recognition source code. 

The lecture contents were further improved and verified through three offline seminars in January and February 2017, and the instructor has carefully recorded them again for online use. 

These are the OpenCV functions used in this lecture. cv2.Canny()
cv2.GaussianBlur()
cv2.VideoCapture()
cv2.adaptiveThreshold()
cv2.approxPolyDP()
cv2.arcLength()
cv2.boundingRect()
cv2.boxPoints()
cv2.contourArea()
cv2.convertScaleAbs()
cv2.createTrackbar()
cv2.cvtColor()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.dilate()
cv2.drawContour s()
cv2.findContours()
cv2.getAffineTransform()
cv2.getPerspectiveTransform()
cv2.getTrackbarPos()
cv2.imread()
cv2.imshow()
cv2.imwrite()
cv2.minAreaRect()
cv2.namedWindow()
cv2.rectangle()
cv2.resize()
cv2.threshold()
cv2.waitKey()
cv2.warpAffine()
cv2.warpPerspective()


manager8865

Business card recognition function implementation course using OpenCV

Tìm hiểu cách sử dụng OpenCV và xử lý hình ảnh thông qua triển khai thực tế nhận dạng danh thiếp.
OpenCV sẽ được giải thích ngắn gọn và các chức năng OpenCV cần thiết để triển khai nhận dạng danh thiếp sẽ được giải thích chi tiết hơn. Nói cách khác, thay vì là một khóa học cơ bản, nó cung cấp một phần trích dẫn để sử dụng thực tế trong việc nhận dạng danh thiếp. Nó cũng bao gồm việc sử dụng Tesseract và công cụ OCR của Microsoft.

Mã nguồn của khóa học này dựa trên Python, nhưng vì bạn sẽ học các lớp và chức năng OpenCV cũng như công nghệ xử lý và nhận dạng hình ảnh nên sẽ không khó để áp dụng nó cho Android và iOS dựa trên điều này. 
Những người tham gia khóa học sẽ được cung cấp slide bài giảng và mã nguồn nhận dạng danh thiếp thực tế. 

Nội dung bài giảng đã được hoàn thiện và kiểm chứng hơn nữa trong ba buổi hội thảo ngoại tuyến tổ chức vào tháng 1 và tháng 2 năm 2017, đã được người hướng dẫn ghi lại cẩn thận để sử dụng trực tuyến.

Đây là các hàm OpenCV được sử dụng trong bài giảng này.
cv2.Canny()
cv2.GaussianBlur()
cv2.VideoCapture()
cv2.adaptiveThreshold()
cv2.approxPolyDP()
cv2.arcLength()
cv2.boundingRect()
cv2.boxPoints()
cv2.contourArea()
cv2.convertScaleAbs()
cv2.createTrackbar()
cv2.cvtColor()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.dilate()
cv2.drawContours()
cv2.findContours()
cv2.getAffineTransform()
cv2.getPerspectiveTransform()
cv2.getTrackbarPos()
cv2.imread()
cv2.imshow()
cv2.imwrite()
cv2.minAreaRect()
cv2.namedWindow()
cv2.hình chữ nhật()
cv2.resize()
cv2.threshold()
cv2.waitKey()
cv2.warpAffine()
cv2.warpPerspective()


neuralworks

dongdong1

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

오픈CV

OpenCV

Computer Vision(CV)

Khóa học triển khai chức năng nhận dạng danh thiếp bằng OpenCV

định hướng

Phần 1. Giới thiệu và chuẩn bị thực hành OpenCV

Phần 2. Đọc hình ảnh (Cơ bản về OpenCV)

Phần 3. Trích xuất đường nét của danh thiếp từ ảnh

Mục 4. Chuyển diện tích vẽ từ ngoài sang thẳng

Phần 5. Loại bỏ ảnh hưởng của ánh sáng bằng cách tạo hiệu ứng quét

Mục 6. Thực hiện nhận dạng danh thiếp

Mục 7. Sử dụng công nghệ OCR

Phần 8. Chỉ trích xuất vùng văn bản