tansyqinyrproj
디지털 영상처리 프로젝트
1. 기능 목록
- OCR은 신분증 이미지에서 텍스트 정보를 추출합니다.
- 스타일 마이그레이션: 캔디, 별이 빛나는 하늘, 피카소, 뮤즈, 모자이크, 가나가와의 대파도, 다다 주의, 비명, 깃털
- 기본 기능: 총 39개. 솔트 앤 페퍼 노이즈, 평균 스무딩, 중앙 스무딩, 가우스 스무딩; 이미지 선명화 - 라플라시안 연산자, 이미지 선명화 - 소벨 연산자 수평 방향, 이미지 선명화 - 소벨 연산자 수직 방향, 이중선형 사용 보간 방법을 확장하고 이미지를 30픽셀만큼 이동합니다. 왼쪽, 50픽셀 아래, 45도 회전, 배율 인수는 1, 회색조로 변환, 회색조로 변환한 다음 이진화 - 전역 임계값 방법, 히스토그램 평준화, 회색조 히스토그램, 아핀 변환, 원근 변환, 이미지 뒤집기, RGB에서 HSV로, HSV에서 H 가져오기, HSV에서 S 가져오기, HSV V 가져오기, RGB 가져오기 B, RGB 가져오기 G, RGB 가져오기 R, 수평 뒤집기, 수직 뒤집기, 대각선 미러링, 이미지 열기 작업, 이미지 닫기 작업, 침식, 확장, 모자 작업, 하단 모자 작업, HoughLinesP는 라인 감지, 캐니 에지 감지, 이미지 향상을 실현합니다. Roberts 연산자는 이미지 가장자리를 추출하고, Prewitt 연산자는 이미지 가장자리를 추출하고, Laplacian 연산자는 이미지 가장자리를 추출하고, LoG 가장자리 추출을 수행합니다.
2. 기술 스택
2.1 프론트엔드 개발
- 주요 개발 언어: HTML, CSS, JavaScript
- 프론트엔드 프레임워크: Vue.js
- 스캐폴딩: Vue-CLI
- UI: 요소UI
- 코드 편집기: IntelliJ IDEA
- 데이터 교환: 액시오스
- 프런트엔드 패키지 관리자: npm
- 프런트엔드 빌드 도구: Webpack
2.2 백엔드 개발
- 주요 개발 언어: Python
- 백엔드 프레임워크: Flask
- 코드 편집기: IntelliJ IDEA
- 버전 관리 시스템: Git
- 도메인 간 도구: Flask-cors
3. 프로젝트 운영
3.1 종속성 설치
- 먼저 tesseract를 로컬에 설치해야 합니다. 프로젝트는 tesseractV4.0 버전을 사용하고
tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 설치 패키지를 사용하여 로컬에 설치합니다. PS D:xxx> tesseract -v
tesseract 4.00.00alpha
...
- tesseract 언어 팩 다운로드.
- chi_sim.traineddata를 다운로드하세요.
/安装路径/Tesseract-OCR/tessdata 경로에 chi_sim.traineddata 파일을 저장합니다.
3.2 구성 수정
config.py 파일에서 구성 정보를 수정합니다.
3.3 프런트 엔드 작업
먼저 터미널에 firstend 폴더를 입력하고 다음 명령어를 입력하여 시작합니다.
# install dependency
npm install
# develop
npm run dev
시작에 실패하면 node_modules 폴더와 package-lock.json 파일을 삭제하고 위 단계를 다시 수행해 보세요. 그래도 실패하면 로컬 node.js 버전을 낮추어 보세요. 저는 v12.17.0 사용하고 있습니다.
3.4 백엔드 작업
Pycharm이나 다른 아이디어에서 app.py 실행하세요.
4. 기능 표시
프로젝트 문서의 그림에 표시된 약간 더 기본적인 기능이 있습니다.
4.1 OCR은 신분증 이미지에서 텍스트 정보를 추출합니다.
스타일 전송:
사탕
별이 빛나는 하늘
피카소
뮤즈 신
모자이크
가나가와 앞바다의 큰 파도
다다이즘
외침
깃털
