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b59cf49dad
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advanced | 5 months ago | |
basic | 5 months ago | |
test | 5 months ago | |
README.md | 5 months ago | |
background.jpg | 5 months ago | |
main.py | 5 months ago |
README.md
项目介绍
本项目完成了一个综合性的数字图像处理系统,涵盖了21个基础图像处理功能、人脸识别模块、车牌识别模块和动物检测模块,将图像处理算法结果可视化以便于用户学习。
环境配置
1.通过 pip 升级 OpenCV为最新版本:
pip install --upgrade opencv-python pip install --upgrade opencv-contrib-python
2.本地安装YOLOv3权重文件(yolov3.weights),将下载的文件保存在yolo目录下。
下载链接:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
3.本地安装tesseract,项目使用tesseract版本如下。
C:\Users\26655>tesseract -v tesseract v5.4.0.20240606 leptonica-1.84.1 libgif 5.2.1 : libjpeg 8d (libjpeg-turbo 3.0.1) : libpng 1.6.43 : libtiff 4.6.0 : zlib 1.3 : libwebp 1.4.0 : libopenjp2 2.5.2 Found AVX2 Found AVX Found FMA Found SSE4.1 Found libarchive 3.7.4 zlib/1.3.1 liblzma/5.6.1 bz2lib/1.0.8 liblz4/1.9.4 libzstd/1.5.6
4.tesseract语言包下载。
下载 chi_sim.traineddata,放到/安装路径/Tesseract-OCR/tessdata路径下。
下载链接:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
5.在系统环境变量Path中添加你的tesseract-OCR的安装路径,比如D:\Program Files\Tesseract-OCR。