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Proyecto de procesamiento de imágenes digitales

1. Lista de funciones

OCR extrae información de texto de imágenes de tarjetas de identificación
Migración de estilos: Caramelo, Cielo estrellado, Picasso, Musa, Mosaico, La gran ola de Kanagawa, Atención dadaísta, Grito, Pluma
Funciones básicas: 39 en total. Ruido de sal y pimienta, suavizado medio, suavizado mediano, suavizado gaussiano; nitidez de imagen: operador laplaciano, nitidez de imagen: dirección horizontal del operador de Sobel, nitidez de imagen: dirección vertical del operador de Sobel, uso bilineal Expanda el método de interpolación, mueva la imagen 30 píxeles al izquierda, 50 píxeles hacia abajo, girar 45 grados, el factor de escala es 1, convertir a escala de grises, convertir a escala de grises y luego binarizar: método de umbral global, Ecualización de histograma, histograma en escala de grises, transformación afín, transformación de perspectiva, inversión de imagen, RGB a HSV, HSV obtiene H, HSV obtiene S, HSV obtiene V, RGB obtiene B, RGB obtiene G, RGB obtiene R, giro horizontal, giro vertical, diagonal duplicación, operación de apertura de imagen, operación de cierre de imagen, erosión, expansión, operación de sombrero de copa, operación de sombrero de abajo, HoughLinesP realiza detección de líneas, detección de bordes Canny, mejora de imágenes, El operador de Roberts extrae los bordes de la imagen, el operador Prewitt extrae los bordes de la imagen, el operador Laplaciano extrae los bordes de la imagen y el operador LoG extrae los bordes.

2. Pila de tecnología

2.1 Desarrollo front-end

Principales lenguajes de desarrollo: HTML, CSS, JavaScript
Marco de interfaz de usuario: Vue.js
Andamiaje: Vue-CLI
Interfaz de usuario: Elemento UI
Editor de código: IntelliJ IDEA
Intercambio de datos: axios
Administrador de paquetes front-end: npm
Herramienta de construcción front-end: Webpack

2.2 Desarrollo de back-end

Lenguaje de desarrollo principal: Python
Marco de backend: matraz
Editor de código: IntelliJ IDEA
Sistema de control de versiones: Git
Herramientas multidominio: flask-cors

3. Operación del proyecto

3.1 Instalar dependencias

Primero, debe instalar tesseract localmente. El proyecto usa la versión tesseractV4.0 y usa tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe para instalarlo localmente.
1. ```
 PS D:xxx> tesseract -v
 tesseract 4.00.00alpha
 ...
```
Descarga del paquete de idioma Tesseract.
1. Descargue chi_sim.traineddata. Guarde el archivo chi_sim.traineddata en /安装路径/Tesseract-OCR/tessdata .

3.2 Modificar configuración

Modifique la información de configuración en el archivo config.py .

3.3 Operación frontal

Primero, ingrese a la carpeta firstend en la terminal e ingrese los siguientes comandos para comenzar.

 # install dependency
npm install
# develop
npm run dev

Si el inicio falla, intente eliminar la carpeta node_modules y el archivo package-lock.json y realice los pasos anteriores nuevamente. Si aún falla: intente reducir la versión local de node.js, estoy usando v12.17.0 .