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名刺認識を実装する実践を通じて、OpenCVを活用し、画像を処理する方法を学びます。
OpenCVについては簡単に説明し、名刺認識を実装するために必要なOpenCV関数はより詳細に説明する方法です。つまり、基礎講座というよりは名刺認識という実戦のためのエキスを提供します。 TesseractとMicrosoftのOCRエンジンを活用する方法も含まれています。

本講義のソースコードはPythonベースですが、活用するOpenCVクラスや関数と画像認識や処理技術を習得するため、これをもとにAndroidやiOSに適用することは無理はないでしょう。 
受講者は講義スライド、実際に動作する名刺認識ソースコードを提供します。 

2017年1月と2月に3回のオフラインセミナーを行い、さらに改善され検証された講義内容を講師が丁寧にオンライン用に再録したものです。

本講義で活用されるOpenCV関数です。
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.rectangle()
cv2.resize()
cv2.threshold()
cv2.waitKey()
cv2.warpAffine()
cv2.warpPerspective()


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OpenCVを活用した名刺認識機能の実装講座

neuralworks

dongdong1

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

오픈CV

OpenCV

Computer Vision(CV)

オリエンテーション

セクション1. OpenCVの紹介と実践の準備

セクション 2. イメージの読み取り(OpenCV ベース)

セクション3.画像から名刺の輪郭を抽出する

セクション 4. アウトラインから描かれた領域をまっすぐに変換する

セクション5.スキャンした効果を与えて照明の影響を取り除く

セクション6.名刺認識の実装

セクション7.文字認識（OCR）技術の使用

セクション8.テキスト領域のみを抽出する