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这是一个创建于 2923 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
这种类型的，有高人指点下思路没？
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allenx 2016-12-22 09:53:56 +08:00
大量样本+神经网络 ， 切分加识别或者 end2end 解决
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yanzixuan 2016-12-22 09:54:18 +08:00
打码平台。。。
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harry890829 2016-12-22 09:58:09 +08:00
一般就是 opencv 来个二值化，然后再去噪点，然后再来大量样本
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jpyl0423 2016-12-22 11:10:49 +08:00
https://www.showapi.com/api/lookPoint/184
刚才试了一下, 大概 1.2s 能识别完成. |
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imcocc 2016-12-22 11:11:38 +08:00 via iPhone
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enenaaa 2016-12-22 11:19:19 +08:00
楼主想问的是切割粘连字符的思路吧。 看这图等比例切也行啊
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fffflyfish 2016-12-22 11:21:14 +08:00
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Tyanboot 2016-12-22 11:22:16 +08:00 via Android
tesseract 训练一下？对应 pytesseract
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harry890829 2016-12-22 11:24:42 +08:00
@enenaaa 其实不需要等比例切啊，二值化之后，去掉部分噪点，然后通过一个算法，名字我忘记了，大致意思就是，一个黑像素点附近如果再没有别的像素点的话，可以判定这个是无效点，于是就将他置白。
省下的就是一个相对好的图片了，再进行有效字符的截取，就是单个字符了，再去识别 |
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enenaaa 2016-12-22 11:29:58 +08:00
@harry890829 如果字符不粘连，那投影后在空白处直接切割就可以。
但楼主这图片里面， m 和 z ， h 和 n 两两粘连， 就不能直接切割了。 |
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harry890829 2016-12-22 11:44:57 +08:00
@enenaaa 这倒是，对于验证码这样多字体的匹配，我也和楼上一样推荐 tesseract
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annian 2016-12-22 14:33:35 +08:00
提供 90%以上识别率，速度 1s 内的服务，需要可以联系
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TaMud 2016-12-22 17:16:29 +08:00
opencv find obj
可以满足你的，准确率非常高 只是对 cpu 要求也高 返回对像含坐，按 x 坐标排一下就是结果 |
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mingyun 2016-12-25 14:13:20 +08:00
PIL pytesseract
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