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C# 人脸识别实例

于 2020-12-11 发布

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代码说明：

照片比对、视频采集人脸识别运行环境x64，自行申请虹软的APP_ID和SDKKEY替换App.config里的相关内容

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tesseract_OCR识别实例工程(vs2015+win10)+tesseract 4.0（32位和64位编译库）
编译好的tesseract 4.0库 for VS2015 (含lib、dll和头文件)，另附一个tessreact 4.0进行图片识别的示例程序，并给出运行具体配置方法！

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C# 实现简单数字验证码解析(Tesseract OCR 解析验证码) 实例代码
具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K，把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符; 注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

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opencv图像处理算法（softskin.cpp）
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C#百度OCR-本地和网络图片识别文字-更新
【实例简介】

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涉及功能点:移动选区调整大小放大镜通知观察者热键

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指针仪表自动读数代码和工程halcon11源代码软件，已经调试直接可以运行。压缩包中包含两张处理图像，便于学习改良。

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