圖像去手寫演算法

❶ 如何寫一個簡單的手寫識別演算法

對於這個問題

我原來看過一個演算法，她說覺得gesture recognizer 是比洞閉拍較好的解法。
他也有一個類似的演算法，借鑒了原始手寫ocr的思路來實現的。

不過ocr問題的重點是怎麼選擇特徵，比如知名的uci 數據集納羨就有以下這些特徵量:

❷ 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(2)圖像去手寫演算法擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

❸ 把一份文件復印，可是上面有手寫的字，太多了！怎麼隱去這些字

如果行中啟手培核寫字沒有蓋住印刷的字，用白紙蓋住再復印就行了。如果檔如蓋住了，先用掃描儀掃描一下(精度高一些)，用畫圖軟體，將圖像放大，用橡皮將手寫的字跡擦掉。然後列印。

❹ 有不用Ps就能去手寫水印的方法嗎

即便是有水印的圖片也可以用手機軟體處朱利安理掉。那麼用。簡單一點的可以用美圖秀秀的

具體步驟如下：

1、進入主扮隱納界面，點擊首頁的「美化圖片」功能。

❺ 手寫數字識別的神經網路演算法有哪些

看數字圖片而定。如果圖片較小並且質量還不錯，那麼通過2層的神經網路就能勝任。
對於MNIst數據集（28*28的手寫數字），2層神經網路准確率可達99%，svm也有98%以上。
以上實現非常簡單，matlab已經有現成工具箱。

卷積神經網路通常用於更加復雜的場合，閉合是被圖像內容等。在MNIST數據集上cnn可達99.7%准確率，但是實現起來較為復雜，需要通過開源框架caffe，keras等進行編程。

如果對准確率要求沒有達到小數點後兩位的程度，用簡單的svm，神經網路，softmax等調調參數就行了。

❻ 想去掉圖片里的手寫字體，有什麼好辦法

在這里強烈給你安利網路網盤，網路網盤可以輕松的去除試卷手寫的源仿。而且現在還是免費的。下面來說一下怎麼操作。

第一步、打開網路網盤選擇掃描圖標

第五步、去手寫完成，然喊裂悔後就可以轉化成各種文檔保存起來了，我比較喜歡PDF那就選擇PDF。