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解决噪音等各种干扰

于 2023-05-15 发布 文件大小:211.15 kB
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验证码识别,可以识别印刷体之类的验证码,对英文字数写等的识别率较高,但对于复杂的比如有粘连,变形的验证码图片,没有办法处理。验证码识别,可以识别印刷体之类的验证码,对英文字数写等的识别率较高,但对于复杂的比如有粘连,变形的验证码图片,没有办法处理。可以解决噪音等各种干扰。可以解决噪音等各种干扰。

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  • CvvImage
    好多opencv的应用程序界面中在MFC中显示图像,但是我发现这些显示功能大部分用到了一个叫CvvImage的类,最近使用opencv2.3.1,发现找不到这个类了。 没有具体研究过opencv ,但是opencv在MFC中显示图像需要用的一个叫做CvvImage的类的DrawToHDC()的函数,但是我在2.3.1下却怎么也没有找到这个类,和这个函数。在2.3.1的文档下没有关于这个的任何资料,不知道是不是新版本的opencv去掉了这个类,或者用其他的方式实现了。所以我需要用以前的方式实现这个类。在网上找了一些资料。发现这个问题可以这样处理。 我们可以自己建立一个CvvImage.h和一个CvvImage.cpp的文件,添加到工程中。这样我们在工程中包含上这个CvvImage.h的头文件,就可以正常的按照以前的方式使用CvvImage类将图像绘制到MFC控件中了(Many opencv application interface in the MFC display images, but I found that most of these display features used in a class called CvvImage, the recent use of opencv2.3.1, found that the class can not find. There is no specific study of the opencv, but opencv in the MFC to display the image needs to be used in a class called DrawToHDC () function, but I did not find the kind of 2.3.1 under the CvvImage, and this function. There is no information about this in the 2.3.1 document, and it is not known whether the new version of OpenCV has removed this class, or has been implemented in other ways. So I need to use the old way of this class. On the Internet for some information. Found the problem can be handled in this way. We can create a CvvImage.h and a CvvImage.cpp file, added to the project. So we in the project includes the CvvImage.h header file, you can normally use the CvvImage class in accordance with the previous way draws the image to the MFC control.)
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    2015-07-16下载
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    线性反投影算法(Linear Back Projection,简称 LBP)又称累加法,是最早使用的一种简单(ECT图像重建)成像算法。它将通过某点的所有投影射线进行累加,再反向估算出该点的密度值。从成像观点分析,它是不完全的雷登逆变换(完整的雷登逆变换包括微分、希尔伯特变换、反投影和归一化等步骤)。(Linear back projection algorithm (Linear Back Projection, referred LBP), also known as cumulative method, is the first to use a simple (ECT image reconstruction) imaging algorithms. It accumulates all projection rays through a point, then reverse the estimated density value of the point. From the image point of view analysis, it is not exactly the inverse transform Leiden (Leyden complete inverse transformation involving differential Hilbert transform backprojection and normalization steps, etc.).)
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