先感谢这篇留言的大大 https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Python/M.1504617371.A.CF2.html 给我一些关键字，之後我就靠着 google，做些修正，加入自己的想法， 以下范例是 台铁验证码 原始图 https://imgur.com/BVqh2hY 灰度&去杂点 https://imgur.com/TdeOWV0 分割成个别数字 https://imgur.com/OqaXK4q https://imgur.com/e1pFLBd https://imgur.com/DI2LTJs https://imgur.com/bBag7rS https://imgur.com/BEpv1io 如果有兴趣，code 我已经上传 github ，不懂可以再寄信给我 https://github.com/f496328mm/Verification_code_image 另外我想请问，影像处理还有什麽方法？除了我目前做的验证码之外 我目前在做 CIFAR-10 我用VGG，准确率都在0.8左右， 不知道要如何冲上0.9，甚至是0.95， 我只有做最基本的---除以255 我目前知道的方法有这些 不过详细并不清楚 基本影像处理(裁减、模糊、锐化) 影像分割(线、圆圈、斑点) 谢谢 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 220.137.164.234 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Python/M.1505228328.A.7F4.html ※ 编辑: f496328mm (220.137.164.234), 09/12/2017 23:09:49 黏住不好切 可能要试试别的方法 或是让DL学习 一次判断两个数字这样 https://imgur.com/TdeOWV0 灰度去杂点後 用 x 轴去切 只要是'白色' 就存入x座标 以上就会得到一串数列 举例来说 11,12,13...27,63,64...95,129,130... 可以看出来 11~27 是一个数字 63~95 是一个数字 这样就切出数字了 https://imgur.com/rv7z1Wl 像这样 之後 y 轴的切法也一样 没耶 这是什麽 我没学过影像相关 想请问 open or close 这些可以帮助影像辨识吗? 为什麽? 是因为比较好抓边界吗? 另外有些人会做'去均值'，为什麽这样会变好？？ https://goo.gl/AQKk2N 我在做 CIFAR-10，目前已经将边框加大， 这样 filter 跟 pooling 才不会预测边界的问题， 原图 https://imgur.com/s4CdlgA 放大 https://imgur.com/LIGLcTs 不过结果没什麽变@@ -------------------------------------------- 对影像做锐化or强化，可能会比较有帮助？？上网找是说可以强化边缘位置， cv2.dilate(im3, (2, 2), iterations=1) 验证码我是这样做 另外'模糊化'是只去杂点吗? 在验证码，我是先灰度->去杂点->强化 字的位置不一样没关系啊 最後都是切成正方形 就像下图 不管字在哪 切成这样後 再用DL去单独预测就好 https://imgur.com/OqaXK4q 不好意思 我还是初学者 可以请大大说清楚一点吗? 谢谢 ※ 编辑: f496328mm (220.137.164.234), 09/14/2017 10:28:14 喔喔 了解 用轮廓去辨识 正确性应该会比较高 ※ 编辑: f496328mm (220.137.164.234), 09/14/2017 14:55:17