http://imgsrc.baidu.com/forum/w%3D580/sign=18294ff4b81bb0518f24b320067bda77/2b310db30f2442a7686dbe73da43ad4bd0130261.jpg 想用 python+opencv 做一个守望先锋血量监控,语音报警脚本,雏形已经做出来了,但是识别率比较低,0 和 8 基本分不出来。上图是用 cv2.rectangle 框出来的。仔细一看发现这真是坑,斜体字也就算了,不光横坐标重叠,纵坐标居然还不一样......再加上是半透明的(图片虽然看不出来,但透明度不小),我突然感觉好像需要机器学习......
程序目前的思路是先手动测数字坐标,把 0 到 9 的样本图片截取到的矩阵二值化后,保存为二进制 bin 文件。再每个单独数字(二值化后)和所有样本文件对比一遍,相同像素点最多的样本判定为相同数字。
由于目标是程序能够 70ms 左右运行一次,所以还需要想办法提高运行效率...求有没有什么既能提高识别率计算量又不会太高的好办法?
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