数字图片的识别
《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用
《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用作者：刘海英陈鹏举郭俊美邓立霞孙涛赵阳来源：《高教学刊》2020年第27期摘要：随着计算机网络技术及验证码技术的快速发展，出现了更多复杂的验证码生成办法，如基于动态图像的验证码系统。
本案例针对给定系统的验证码为研究对象，提出一种具有针对性的策略算法，对比于其它识别算法，本研究算法的识别速度、精确均占有一定优势，具有一定的理论和实际意义。
关键词：数字图像处理;验证码;识别中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）27-0087-03Abstract： With the continuous development of computer network technology and verification code technology， more complicated verification code generation methods have appeared， such as a verification image system based on dynamic images. This case proposes another targeted strategy for the verification code of a given system. Compared with other recognition algorithms， the recognition speed and accuracy of this research algorithm have certain advantages and have certain theoretical and practical significance.Keywords： digital image processing; verification code; recognition隨着计算机和网络技术的发展，网络安全逐渐成为了人们关注的问题，验证码的重要性也日益凸显。
什么是数字图像
什么是数字图像随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。
利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。
一、获得图像的方法许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。
要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息，以便在计算机上进行处理和加工。
将模拟图像转换成数字图像的工作，通常可由扫描仪来完成。
扫描仪测量从图片发出或反射的光，依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。
这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上，如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。
一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。
需了解的术语模拟图像——一个以连续形式存储的数据。
如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。
数字图像——用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。
扫描仪——一个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。
二、设计规划数字化的方法一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理，如产生数字图形，修改数字图片，进行一些诸如页面设计之类的技术加工，并将一些图素组合在一个图像中。
通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类，即矢量图形和位图图像。
矢量图形经常用于线段绘图，标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。
矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度，也不会扭曲。
位图图像通常是图片或照片一类的图像，如用扫描仪得到的图像。
位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间，彩色像素填充每一个小格中，由此组成整个图像。
与矢量图形不同的是，如果没有非常好的图像质量，位图图像是不能被任意放大的。
用OpenCV和OCR识别图片中的表格数据！OpenCV简直太强大了！
⽤OpenCV和OCR识别图⽚中的表格数据！OpenCV简直太强⼤了！在很多时候，我们的数据来源形式是多种多样的，有时候数据（或表格）也会呈现在图⽚中。
那么，我们如何来获取图⽚中的有⽤数据呢？当⼀张图⽚中含有表格数据的时候，我们可以⽤OpenCV识别表格中的直线，然后再⽤OCR技术识别其中的⽂字。
本⽂仅作为如何识别图⽚中的表格的⼀个例⼦，希望能给读者⼀些启⽰。
笔者⽤到的⼯具如下：opencvpyteressactnumpy我们⽤opencv来识别表格中的直线，⽤pyteressact来识别单元格⽂字，⽤numpy做数值处理。
我们要识别的⽰例图⽚（AI.png）如下：⽰例图⽚ AI.png我们分以下⼏步进⾏识别：1. 识别表格中的横线，即分割记录（每⼀⾏）的横线；2. 识别表格中的竖线，即每个列的分割线；3. 找到数据所在的单元格；4. 利⽤pyteressact识别单元格的⽂字。
识别表格中的横线识别横线之前，我们先创建⼀个图⽚表格识别类（ImageTableOCR），如下：# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import pytesseractimport numpy as npclass ImageTableOCR(object):# 初始化def __init__(self, ImagePath):# 读取图⽚self.image = cv2.imread(ImagePath, 1)# 把图⽚转换为灰度模式self.gray = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)其中self.image为RGB模块的图⽚，self.gray为灰度模式的图⽚。
接下来，我们识别图⽚中的分割两条记录的横线。
注意到，相邻两条记录之间的颜⾊是不⼀致的，因此，我们利⽤图⽚灰度化后，每⼀⾏像素的平均值的差的绝对值来作为相邻两条记录的分割线，这样就能检测出分割两条记录的横线了。
怎样识别图片上的文字
细心看吧希望能帮助你要下载安装文字识别软件，你可以试试尚书七号，或者汉王等等下面教你如何使用ORC:OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。
它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。
现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。
OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。
一、OCR技术的发展历程自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。
IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。
当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。
20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。
全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。
到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。
1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。
图像分析与识别ppt课件
识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
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29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
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30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
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52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
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53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
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图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
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High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
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High-pass modulation (HPM) 图像融合算法
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
人工智能导论--项目4 图像识别
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人工智能导论 项目四 物体识别--计算机视觉的应用
目录
Cபைடு நூலகம்NTENTS
01 项 目 背 景 02 思 维 导 图 03 思 政 聚 焦 04 项 目 相 关 知 识 05 项 目 任 务 06 项 目 小 结 与 展 望
01
项目背景
• 物体识别背景介绍
伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记 载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息由 图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找 到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我 们的信息检索效率。在这个环境下，借助计算机实现图像主体的识别技术就显得 尤为重要。
04
项目相关知识
• 物体识别
人类和计算机是如何识别这张图片的呢？
• 物体识别的任务划分
a) 分类
b) 分类+定位 物体识别任务划分
c) 多目标检测
• 分类的相关技术
图像分类的流程包括训练阶段和测试阶段 名词解释：训练集、测试集、独热编码、置信率
4种类别的训练图片
• 图像的原始特征表示形式
莱娜灰度图
• 目标检测相关技术
滑动窗口检测示意图
• 目标检测相关技术
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）：当边框预测环节生成了大量建议 边框后，接着要为每个矩形框做类别分类概率，最后需要判别哪些矩形框是没用的。所谓 的非极大值抑制就是根据分类器类别分类概率做排序，从小到大排序，先拿最大概率候选 框与其他框计算重叠度IOU，丢弃高于阈值的建议框。然后从没有被丢弃的建议框中再找 最大概率建议框，重复上述操作，直到找到所有被保留下来的建议框。
中班对应的数字和图片连线教案
中班对应的数字和图片连线教案教案标题：中班对应的数字和图片连线教案教学目标：1. 让学生能够正确地将数字与相应的图片进行连线。
2. 帮助学生提高数字识别能力和视觉认知能力。
3. 培养学生观察力和集中注意力。
教学准备：1. 数字和相应的图片卡片（例如数字1-10和与之对应的图片卡片）。
2. 黑板或白板。
3. 彩色粉笔或白板笔。
4. 学生桌椅。
教学过程：引入活动：1. 引导学生回顾之前学过的数字和相应的图片，例如数字1-10和与之对应的图片（如1个苹果、2个球等）。
2. 通过展示卡片或图片，复习数字和相应的图片，让学生能够回忆起它们。
主体活动：1. 将数字和相应的图片卡片混合放置在桌面上。
2. 让学生一个接一个地选择一张数字卡片和一张相应的图片卡片，并将它们正确地连线。
3. 鼓励学生在选择卡片之前，先说出数字，然后再找到相应的图片卡片。
4. 逐渐增加难度，增加数字和图片的数量，以挑战学生的记忆和注意力。
巩固活动：1. 将数字和相应的图片卡片重新混合放置在桌面上。
2. 让学生自主地选择数字卡片和相应的图片卡片进行连线活动。
3. 教师在旁边提供指导和帮助，确保学生的正确理解和操作。
结束活动：1. 让学生展示他们正确连线的数字和图片。
2. 夸奖学生的努力和成就，并鼓励他们继续练习数字和图片的连线活动。
拓展活动：1. 让学生创造自己的数字和相应的图片卡片，并与同伴进行连线活动。
2. 引导学生进行数字和图片的排序活动，例如按照数字大小或图片的特征进行排序。
教学评估：1. 观察学生在活动中的参与程度和操作准确性。
2. 监听学生在活动中的口头表达，包括数字的说法和图片的描述。
3. 收集学生的连线作品，评估他们对数字和图片的理解和应用能力。
教学延伸：1. 鼓励学生在日常生活中观察和识别数字和相应的图片，如看到几只鸟、几个人等。
2. 提供更多的数字和图片资源，让学生进行更多的连线活动，加强他们的数字识别和视觉认知能力。
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数字图片的识别原理
栅格化采集的几何线条
视觉相近点成一体的错觉原理！
不同栅格分辨率下的视觉注意点分布情况比较，越黑越引起注意通过模板匹配模糊识别线条
缘检测原理图
就是一用3*3栅格矩阵个样板（4种情况），利用评分来检测是否处于边界，全黑全白就忽视，半黑半白就是边界
这只是最简单的一种检测方式，这个很明显使用3*3栅格矩阵的样板
复杂一点的，可以用5*5栅格矩阵的的样板，各个栅格中的分值也不同，越中间的分值越高，最后采集结束后一起累加评分。