Baixar tansyqinyrproj - download do código-fonte tansyqinyrproj

tansyqinyrproj

Outras categorias

1.0.0

Baixar

tansyqinyrproj

Projeto de Processamento Digital de Imagens

1. Lista de funções

OCR extrai informações de texto de imagens de cartões de identificação
Migração de estilo: Candy, Starry Sky, Picasso, Muse, Mosaic, The Great Wave off Kanagawa, Dada Attention, Scream, Feather
Funções básicas: 39 no total. Ruído sal e pimenta, suavização média, suavização mediana, suavização gaussiana; nitidez de imagem - operador Laplaciano, nitidez de imagem - direção horizontal do operador Sobel, nitidez de imagem - direção vertical do operador Sobel, use bilinear Expanda o método de interpolação, mova a imagem 30 pixels para o esquerda, 50 pixels para baixo, gire 45 graus, o fator de escala é 1, converta para escala de cinza, converta para escala de cinza e depois binarize - método de limite global, Equalização de histograma, histograma em escala de cinza, transformação afim, transformação de perspectiva, inversão de imagem, RGB para HSV, HSV obtém H, HSV obtém S, HSV obtém V, RGB obtém B, RGB obtém G, RGB obtém R, inversão horizontal, inversão vertical, diagonal espelhamento, operação de abertura de imagem, operação de fechamento de imagem, erosão, expansão, operação de cartola, operação de cartola, HoughLinesP realiza detecção de linha, detecção de borda Canny, aprimoramento de imagem, O operador Roberts extrai bordas da imagem, o operador Prewitt extrai bordas da imagem, o operador Laplaciano extrai bordas da imagem e extração de bordas LoG.

2. Pilha de tecnologia

2.1 Desenvolvimento front-end

Principais linguagens de desenvolvimento: HTML, CSS, JavaScript
Estrutura de front-end: Vue.js
Andaime: Vue-CLI
IU: ElementUI
Editor de código: IntelliJ IDEA
Troca de dados: axios
Gerenciador de pacotes front-end: npm
Ferramenta de construção de front-end: Webpack

2.2 Desenvolvimento back-end

Linguagem principal de desenvolvimento: Python
Estrutura de back-end: Flask
Editor de código: IntelliJ IDEA
Sistema de controle de versão: Git
Ferramentas entre domínios: flask-cors

3. Operação do projeto

3.1 Instalar dependências

Primeiro, você precisa instalar o tesseract localmente. O projeto usa a versão tesseractV4.0 e usa tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe para instalá-lo localmente.
1. ```
 PS D:xxx> tesseract -v
 tesseract 4.00.00alpha
 ...
```
Baixar pacote de idiomas tesseract.
1. Baixe chi_sim.traineddata. Salve o arquivo chi_sim.traineddata no /安装路径/Tesseract-OCR/tessdata .

3.2 Modificar configuração

Modifique as informações de configuração no arquivo config.py .

3.3 Operação frontal

Primeiro, entre na pasta firstend no terminal e digite os seguintes comandos para iniciar.

 # install dependency
npm install
# develop
npm run dev

Se a inicialização falhar, tente excluir a pasta node_modules e o arquivo package-lock.json e execute as etapas acima novamente. Se ainda falhar: tente diminuir a versão local do node.js, estou usando v12.17.0 .