 Khóa học triển khai chức năng nhận dạng danh thiếp bằng OpenCV
Tôi tham gia khóa học vì tôi cần xử lý hình ảnh bằng OpenCV trong một dự án máy học.
Có một số thiếu sót khi chỉ giải thích ngắn gọn những phần cần thiết trong thời gian ngắn.
Tôi nghĩ nó đã giúp ích rất nhiều. Cảm ơn

dotoree700339

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()


manager8865

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

명함인식을 구현하는 실전을 통해 OpenCV를 활용하고 이미지를 처리하는 방법을 배웁니다.
OpenCV에 대해서는 간략히 설명하며, 명함인식을 구현하기 위해 필요한 OpenCV 함수들은 좀 더 자세히  설명하는 방식입니다. 즉 기초강좌라기 보다는 명함인식이라는 실전을 위한 엑기스를 제공합니다. Tesseract 및 Microsoft의 OCR엔진을 활용하는 방안도 포함됩니다.

본 강의의 소스코드는 Python기반이지만, 활용하는 OpenCV 클래스 및 함수와  이미지 인식 및 처리기술을 익히기 때문에, 이를 바탕으로  안드로이드와 iOS에 적용하는 것은 무리가 없을 것입니다. 
수강하시는 분은 강의 슬라이드, 실제 동작하는 명함 인식 소스 코드를 제공합니다. 

2017년 1월과 2월에 3회의 오프라인 세미나를 하면서 더욱 개선되고 검증된 강의 내용을 강사가 정성들여 온라인용으로 다시 녹음한 것입니다.

본 강의에서 활용되는 OpenCV 함수들입니다.
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()
