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如何从零开始搭建openCV IOS 工程

首先网载opencv,安装(其实解压) 解压安装完找路径记录 打vs2015,新建空白c++控制台程序 新建完找属性右键添加配置文件注意编译环境 双击打配置文件c/c++附加包含目录指定路径inlcude文件目录 点击链接器附加库目录指定目录lib面 链接器-》输入指定lib文件该文件名lib目录查看 samplecpp文件添加工程运行即

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如何在iOS开发中使用opencv这个框架对图像进行二值化等处理

opencv里面有相应的二值化的接口,你可以查找下,另外,如果实在没有

自己其实也可以编写一个二值化的接口

如何编译OpenCV进行IOS7

编译的Xcode项目失败,出现以下错误: “缺少必需的架构arm64在文件/用户/ * / Git/ocr/opencv2。 它运作良好,如果我改变架构(构建设置下)(ARMv7的,armv7s),而不是(ARMv7的,armv7s)。 如何更改opencv的python构建脚本,添加arm64支持opencv2。

1. micahp的回答几乎是完美的,但错过了模拟器版本。因此,修改平台/ IOS /到: targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386", "x86_64"]

你需要下载行工具Xcode的5.0.1,然后运行 python opencv/platforms/ios/build_framework.py ios

2. 我修改了以下内容,使之建立,虽然我还没有得到一个arm64 iOS设备进行测试的 编辑:我也只好跟着 假设“OPENCV”是包含从Github上的opencv源文件夹: 在每个gzlib.c, gzread.c, gzwrite.c位于opencv/3rdparty/zlib/地址: #include unistd.h

在顶部后,原有的包括。 另外开opencv/platforms/ios/cmake/Modules/Platform/iOS.cmake并从改线88: set (CMAKE_OSX_ARCHITECTURES "$(ARCHS_STANDARD_32_BIT)" CACHE string "Build architecture for iOS")

到: set (CMAKE_OSX_ARCHITECTURES "$(ARCHS_STANDARD_INCLUDING_64_BIT)" CACHE string "Build architecture for iOS")

在另外改变buildscriptopencv/platforms/ios/build_framework.py在99线和100从: targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "i386"]

到: targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386", "x86_64"]

所得到的库将包括以下内容: $ xcrun -sdk iphoneos lipo -info opencv2

Architectures in the fat file: opencv2 are: armv7 armv7s i386 x86_64 arm64

虽然我有一个关于剩余的关注opencv/platforms/ios/cmake/Toolchain-iPhoneOS_Xcode.cmake它定义了一个数据指针的大小为4的行14和17。它应该是8的64位我想,这样我没有测试过,如果库工作arm64我会建议进一步研究在这一点上,如果它不能正常运行。

3. 尝试等待下个月。将发布新的XCode具有更强大的32/64位支持。

4. 修改“到: def build_framework(srcroot, dstroot):

"main function to do all the work"

targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386"]

for i in range(len(targets)):

build_opencv(srcroot, os.path.join(dstroot, "build"), targets[i], archs[i])

put_framework_together(srcroot, dstroot)

iOS-集成OpenCV框架实现简单功能、

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了很多函数,这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法(最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖)。

iOS官方参考文档:

我这里使用的版本是 4.0.1

OpenCV相关的头文件必须在 #import "ViewController.h" 之前导入,否则连接错误。

凡是导入OpenCV头文件的类,都需要 把相应类后缀名.m改为.mm 。我这里在 ViewController 控制器上进行操作,所以改为: ViewController.mm 。

ios opencv 怎么实现文字识别

这里写下OpenCV下OCR的流程:

1. 特征提取

2. 训练

3. 识别

特征提取

1. 在图像预处理后,提取出字符相关的ROI图像,并且大小归一化,整个图像的像素值序列可以直接作为特征。damiles是直接将整个字符图像转换化为vector向量特征作为特征输入的。

2. 但直接将整个图像作为特征数据维度太高,计算量太大,所以也可以进行一些降维处理,减少输入的数据量。拿到字符的ROI图像,二值化。将图像分块,然后统计每个小块中非0像素的个数,这样就形成了一个较小的矩阵,这矩阵就是新的特征了。

UCI就是这么处理,详见其说明

OpenCV中letter_recog例子就是使用的其特征数据。

训练与识别

训练与识别一般都采用同一种机器学习方法:

DAMILES应用了KNearest方法,对输入数据进行训练和识别。

1. 数据输入:

getData()函数中:

为trainData和trainClasses设置数据。

2. 初始化机器学习算法,及其训练

knn=new CvKNearest( trainData, trainClasses, 0, false, K );

trainData, trainClasses数据已得到。

而K是分类的数目。

训练在CvKNearest算法初始化中已经完成

3. 识别

获取识别测试的数据,testData

result=knn-find_nearest(testData,K,0,0,nearest,0);

result为识别的结果。

而OpenCV自带例子中,提供了boost,mlp,knearest,nbayes,svm,rtrees这些机器学习方法,进行训练和识别。

处理的步骤和方式都类似。

这些例子的识别率不是很高,OCR识别率在90%以上才有较好的使用意义,所以,OCR还需要更多特征和分析方法,来提高识别率,tesseract是一个不错的开源OCR引擎。

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在tesseract最初的字体库里,一种字体的字符样本库包括:94个字符,8种大小,4种字体(正常,粗体,斜体,斜粗体),每种20个样本,共60160个样本。

与UIC提供的字体库不同的是,tesseract提供的是标准印刷体字体库的识别,而UIC提供是手写体handwriting的特征数据。

数据之美提到,G公司(应该就是google了)的研究结果表明,在自然语言与机器翻译领域,简单模型加上大量有效样本数据,比复杂模型加上小样本数据,有效的多。 这个结论应该适用机器学习的很多领域。运算足够快,样本足够大,即使简单的模型,效果可能会出人意料。

由此可见,收集有效的、大量的样本库是多么的重要。

如何在 iOS 工程中使用 OpenCV

opencv里面有相应的二值化的接口,你可以查找下,另外,如果实在没有 自己其实也可以编写一个二值化的接口

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