原文:matlab实现MSER(最大极值稳定区域)来进行文本定位

一 自然场景文本定位综述 场景图像中文本占据的范围一般都较小,图像中存在着大范围的非文本区域。因此,场景图像文本定位作为一个独立步骤越来越受到重视。这包括从最先的CD和杂志封面文本定位到智能交通系统中的车牌定位 视频中的字幕提取,再到限制条件少,复杂背景下的场景文本定位。与此同时文本定位算法的鲁棒性越来越高,适用的范围也越来越广泛。文本定位的方式一般可以分为三种,基于连通域的 基于学习的和两者结合 ...

2015-08-17 23:33 0 2981 推荐指数:

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Matlab mser(最大极值稳定区域)

Matlab R2013a 和R2014a中已经实现MSER特征的提取。 一、函数detectMSERFeatures 输入的是M*N的灰度图片。可以指定阈值刻度,区域范围,感兴趣区域等参数。 输出的是MSERRegions class,即框住区域的椭圆由椭圆中心的坐标,椭圆 ...

Tue Jun 10 19:07:00 CST 2014 0 6685
mser 最大稳定极值区域(文字区域定位)算法 附完整C代码

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域定位,对这个算法做了一些优化。 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄。 自那时起就有一块石头 ...

Sun Feb 04 07:12:00 CST 2018 1 2759
MSER稳定极值区域源码分析

稳定极值区域介绍 如把灰度图看成高低起伏的地形图,其中灰度值看成海平面高度的话,MSER的作用就是在灰度图中找到符合条件的坑洼。条件为坑的最小高度,坑的大小,坑的倾斜程度,坑中如果已有小坑时大坑与小坑的变化率。 上图展示了几种不同的坑洼,根据最小高度,大小,倾斜程度这些条件的不同,选择 ...

Thu Dec 15 22:04:00 CST 2016 7 12660
opencv mser算法框出图片文字区域

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图)。在这个过程中,有些连通 ...

Wed May 03 01:33:00 CST 2017 0 13867
使用 sed 进行文本修改的各种姿势

SED 介绍 sed(Stream Editor)意为流编辑器,是Unix常见的命令行程序。是Bell实验室的 Lee E.McMahon 在1973年到1974年之间开发完成,目前可以在大多数操作系统中使用。 sed 的出现是作为 grep 的一个继任者,因为 grep 只能简单的进行查找 ...

Sat Oct 31 06:46:00 CST 2020 0 551
利用SVM进行文本分类

利用SVM算法进行文本分类 数据集 两位不同作家的作品(金庸&刘慈欣)切分出来的小样本。根据自己构建的词汇表,将样本转化为一个1000维的0-1向量(仅统计词汇是否出现)。再加上一个0-1标记作家 模型 SVM linearKernel 损失函数 优化方法 ...

Wed Mar 14 05:33:00 CST 2018 0 1375
基于sklearn进行文本向量化

sklearn中,计数向量化用CountVectorizer,tfidf向量化用TfidfVectorizer: TfidfVectorizer初始化对象时可以指定归一化参数no ...

Thu Mar 29 23:39:00 CST 2018 0 1621
使用LSTM进行文本情感分析

  文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。  本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析。所谓情感极性分析,指的是 ...

Wed Aug 14 04:48:00 CST 2019 0 1281
 
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