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这是一个创建于 2506 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
http://imgsrc.baidu.com/forum/w%3D580/sign=18294ff4b81bb0518f24b320067bda77/2b310db30f2442a7686dbe73da43ad4bd0130261.jpg 想用 python+opencv 做一个守望先锋血量监控，语音报警脚本，雏形已经做出来了，但是识别率比较低，0 和 8 基本分不出来。上图是用 cv2.rectangle 框出来的。仔细一看发现这真是坑，斜体字也就算了，不光横坐标重叠，纵坐标居然还不一样......再加上是半透明的（图片虽然看不出来，但透明度不小），我突然感觉好像需要机器学习......
程序目前的思路是先手动测数字坐标，把 0 到 9 的样本图片截取到的矩阵二值化后，保存为二进制 bin 文件。再每个单独数字（二值化后）和所有样本文件对比一遍，相同像素点最多的样本判定为相同数字。
由于目标是程序能够 70ms 左右运行一次，所以还需要想办法提高运行效率...求有没有什么既能提高识别率计算量又不会太高的好办法？
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oott123 2018-01-16 14:42:14 +08:00
正经办法不是读内存吗（
话说没玩过守望先锋，想问这个血量的位置是不固定的吗？不能固定把位置标出来，非要学习吗？ |
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a15017657065 OP @oott123 位置是固定的，但是手动可能很难精确到 3 位像素以内。不过我是绝对不想用机器学习来弄这玩意的，先试试别的方法。
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AvenirX 2018-01-17 10:41:26 +08:00 via iPhone
按血条平行四边形的角度在数字周围选 4 个顶点，按这四个顶点做一个透视变换。数字可能更好识别？
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