马浩飞丨博客

本文的目标是实现识别摄像头图像中的数字。实际应用场景包括 车牌号识别 ，部分竞赛的 A4纸打印数字识别 。摄像头数字识别分为两个步骤：1. 提取图像中的ROI区域，如截取车牌的矩形区域，或截取A4纸的图像。2. 对ROI区域进行数字识别。数字识别相对来说较为简单，先介绍数字识别的方法和原理。

网络上比较多的是Fork me on Github效果，其实要实现Follow me on CSDN原理是一样的。只需要将想要的效果图片下载下来ps一下，然后再上传到某个图床（或者说上传到CSDN），就可以得到此图片的url，替换到代码中即可。

由于next主题经过了几次更新，查阅了许多资料都说要修改custom.styl这个配置文件，但是我的主题内没有此文件，经过翻阅大量的资料，终于找到了侧边栏的配置文件位置。

首先创建目录页与标签页，创建方法如下。然后在source\_posts目录中创建.md文件即新建了一篇博客，在文章的开头部分添加如下代码即可为文章设置目录与标签，各部分作用见注释。

在Hexo中一般有两个_config.yml文件，一个在根目录下，我称之为网站配置文件，一个在主题目录中，我称之为主题配置文件。文章介绍了主题更换、菜单设置、侧边栏设置、作者头像、社交连接、网站名称、作者名字、中英文切换、主页显示文章数、翻译设置等设置。

首先需要到opencv的github网站上下载`opencv/samples/dnn/face_detector/`中所有的文件，并覆盖到本地的目录中。然后用记事本打开weights.meta4文件，下载其中两个url对应的文件。

均值滤波用到的是图像卷积原理。由下图所示，卷积核为三阶单位矩阵时，进行均值滤波，原图像的每个三阶子矩阵都会求其均值，并将均值赋给中间的元素。

图像直方图是图像像素值的统计学特征、计算代价较小，具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类、反向投影跟踪。常见的分为灰度直方图和颜色直方图。

在图像处理中，读取视频并进行处理是必不可少的操作，在OpenCV中，读取摄像头的视频所用到的主要函数为 capture()。本文介绍了使用OpenCV读取摄像头视频的方法，以及对摄像头视频进行存储操作的函数实现过程以及具体的解释。

常见的图像变换方法包括图像的放缩、图像的翻转、图像的旋转等。在OpenCV中，这些图像变换操作都有着其对应的函数。通过对函数定义的解释以及具体例子，介绍各种图像变换的方法。