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Projet de traitement d'images numériques

1. Liste des fonctions

L'OCR extrait les informations textuelles des images de cartes d'identité
Migration de style : Bonbon, Ciel étoilé, Picasso, Muse, Mosaïque, La Grande Vague de Kanagawa, Dada Attention, Cri, Plume
Fonctions de base : 39 au total. Bruit sel et poivre, lissage moyen, lissage médian, lissage gaussien ; netteté de l'image - opérateur laplacien, netteté de l'image - direction horizontale de l'opérateur Sobel, netteté de l'image - direction verticale de l'opérateur Sobel, utiliser bilinéaire Développez la méthode d'interpolation, déplacez l'image de 30 pixels vers le à gauche, 50 pixels vers le bas, faites pivoter de 45 degrés, le facteur d'échelle est de 1, convertissez en niveaux de gris, convertissez en niveaux de gris puis binarisez - méthode de seuil global, Égalisation de l'histogramme, histogramme en niveaux de gris, transformation affine, transformation de perspective, retournement d'image, RVB vers HSV, HSV obtient H, HSV obtient S, HSV obtient V, RVB obtient B, RVB obtient G, RVB obtient R, retournement horizontal, retournement vertical, diagonale mise en miroir, opération d'ouverture d'image, opération de fermeture d'image, érosion, expansion, opération de chapeau haut de forme, opération de chapeau inférieur, HoughLinesP réalise la détection de ligne, la détection de bord Canny, l'amélioration de l'image, L'opérateur Roberts extrait les bords de l'image, l'opérateur Prewitt extrait les bords de l'image, l'opérateur laplacien extrait les bords de l'image et l'extraction des bords LoG.

2. Pile technologique

2.1 Développement front-end

Principaux langages de développement : HTML, CSS, JavaScript
Framework front-end : Vue.js
Échafaudage : Vue-CLI
Interface utilisateur : ElementUI
Editeur de code : IntelliJ IDEA
Échange de données : axios
Gestionnaire de packages front-end : npm
Outil de build front-end : Webpack

2.2 Développement back-end

Langage de développement principal : Python
Framework back-end : Flask
Editeur de code : IntelliJ IDEA
Système de contrôle de version : Git
Outils inter-domaines : flask-cors

3. Fonctionnement du projet

3.1 Installer les dépendances

Tout d'abord, vous devez installer tesseract localement. Le projet utilise la version tesseractV4.0 et utilise tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe pour l'installer localement.
1. ```
 PS D:xxx> tesseract -v
 tesseract 4.00.00alpha
 ...
```
téléchargement du pack de langue tesseract.
1. Téléchargez chi_sim.traineddata. Enregistrez le fichier chi_sim.traineddata dans /安装路径/Tesseract-OCR/tessdata .

3.2 Modifier la configuration

Modifiez les informations de configuration dans le fichier config.py .

3.3 Fonctionnement frontal

Tout d’abord, entrez le dossier firstend dans le terminal et entrez les commandes suivantes pour démarrer.

 # install dependency
npm install
# develop
npm run dev

Si le démarrage échoue, essayez de supprimer le dossier node_modules et le fichier package-lock.json et répétez les étapes ci-dessus. Si cela échoue toujours : essayez de réduire la version locale de node.js, j'utilise v12.17.0 .