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[OpenCV][Python]OCV應用CLAHE增強對比

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[OpenCV][Python]影像增強對比_自適應直方圖均衡化

在上一篇文章,我們有比較過自適應直方圖均衡化與直方圖均衡化的差異。

本文將主要應用在OCV檢測上,應用這兩種方法將會有那些不一樣的差異。內文中的OCV檢測,主要涵蓋OCR的文字高寬及面積。

測試圖

就利用這看起來雜訊特多的圖。在現實當中沒有乾淨的OCV等著辨識,肯定帶了許多髒汙的,我們要如何完美的呈現文字的特徵來做OCV的檢測呢

raw-image

OCV(Optical Character Verification)一般譯為「光學文字驗證」。

OCV 主要用於驗證已識別文字是否與預期的字符匹配。這與 OCR(光學字符識別,Optical Character Recognition)不同,OCR 是識別圖像中的文字,而 OCV 是在已經識別的基礎上進行檢查和驗證,通常應用於工業自動化、條碼和標籤檢驗等領域,以確保印刷或刻印的文字符合規範。


結果圖

直方圖均衡化會根據圖中灰階的分布散落,進而影響強化對比的效果,就會造成若OCV使用了直方圖均衡化,ROI的設定大小就會很大的影響了OCV檢測的結果。相反的自適應直方圖均衡化影響的幅度就較小一點。

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螃蟹_crab的沙龍
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本業是影像辨識軟體開發,閒暇時間進修AI相關內容,將學習到的內容寫成文章分享。 興趣是攝影,踏青,探索未知領域。 人生就是不斷的挑戰及自我認清,希望老了躺在床上不會後悔自己什麼都沒做。
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