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标签 > 二值图像
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主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下:
二值图像是一种由黑白两色组成的图像,其像素值只有两种可能,分别对应黑色和白色。在二值图像中,连通区域是指一块相邻的、像素值相同的区域。为了对二值图像中的...
最近一直有人向我提问很多二值图像分析相关的问题,特别选择了两个典型的轮廓分析问题。进行分析与编码实现与演示,废话不多说,先看第一个问题。
可以看到通过简单的欧拉数属性就可以对它们进行区分。左侧对象中有两个联通区域,所以N=2,没有洞孔区域,所以H=0, 计算得到欧拉数目为 2 – 0 = 。
形态学滤波由腐蚀和膨胀两种操作组成。首先,腐蚀(Erosion)的核心思想是图像像素之间进行逻辑与运算,简单来说,当一个包含当前像素的结构单元的像素值都...
显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段,本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架,提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中,另外ski...
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