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开发实现订单类图片识别结果抽象解析

发布时间:2021-03-07 10:29:25 所属栏目:外闻 来源:互联网
导读:片矫正探索之路较为艰辛,起初我们想了一个比较简单的方案:先调用图片识别服务,获取到结果,再根据每一个字块的四角坐标判断出每个字块的倾斜角,然后再根据去噪算法算出平均的倾斜角。理论上这个方案是可行的,但实践证明我们是错的,因为图片识别服务返

片矫正探索之路较为艰辛,起初我们想了一个比较简单的方案:先调用图片识别服务,获取到结果,再根据每一个字块的四角坐标判断出每个字块的倾斜角,然后再根据去噪算法算出平均的倾斜角。理论上这个方案是可行的,但实践证明我们是错的,因为图片识别服务返回的坐标图片不准确,多数的图片算出的结果都是错误的。

经查发现霍夫变换有可能解决这个问题,于是开始尝试学习霍夫变换和去燥算法,最终发现可行,并抽象出公共方法,仅需简单配置一些参数就能完成矫正。

图片矫正分为两步:

 第一步:正反矫正,判断图片倾斜角度是90°、180°、270°、0°,这个通过数学方法是无法判断的,需要引用机器学习。

 第二步:角度微调,一般为确定图片是正的,且倾斜角度在+-30°左右。

需要注意:上面说的办法不可能通过一套参数来对所有图片进行微调,但是线上数据证明,针对一类图片,一套参数基本能让大多数图片都矫正正确。

3.2.2 霍夫变换概要

霍夫变换是数学界经典空间变换算法,用于检测直线,通过大量检测到的直线的斜率就能计算出图片倾斜角度。先进行二值化和边缘检测,再进行霍夫变换效果更佳。详细算法内容请自行搜索,本文不细聊。

3.2.3 去噪声点算法

(编辑:吉安站长网)

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