SWT(笔画宽度） 笔画的区分

闻缺陷则喜何志丹
《深入浅出Visual c++》书籍作者
博客专家认证
2017-07-27 10:06:53
水平线的SWT(笔画宽度） 是1
45度角的SWT是1.47
竖直线的SWT是5
-45度角的SWT是7

拆分笔画的原理是 SW比在3以内， 那水平线和45度角不好区分， 竖直线和-45度角也不好区分，这两种情况似乎不常见。
常见的是 水平线竖直线交叉
...全文
294 5 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
5 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
schlafenhamster 2017-07-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform http://www.math.tau.ac.il/~turkel/imagepapers/text_detection.pdf
闻缺陷则喜何志丹 2017-07-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
楼上说的好！
worldy 2017-07-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
lz去研究一下五笔输入法的编码规则
闻缺陷则喜何志丹 2017-07-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
不是 毛笔 ，是汉字 拆笔画
赵4老师 2017-07-27
  • 打赏
  • 举报
 回复
连啥叫中锋都不知道，就别搞什么毛笔字效果了吧。
详解SWT算法+python代码链接与实现
详解SWT算法+python代码链接与实现1.计算笔画宽度2.寻找字母备选3.连字成词 SWT Stroke Width Transform开山之作是Boris Epshtein,etc.Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform，本文主要围绕这篇文章进行分析。巅峰之作[1]是Cong Yao, etc. Detecti...
传统文字检测方法+代码实现
本文主要介绍两种传统的场景文件检测方法，分别是基于最大稳定极值区域（MSER）的文字检测和基于笔画宽度变换（SWT）的场景文字检测方法，介绍了其基本思想和步骤，并在车牌数据集上简单的实现了他们，得到了较不错的效果。🧐使用python简单实现了基于最大稳定极值区域（MSER）。
Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network
快速论文解读|ECCV2016|Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 1、背景描述 ​ 目前文本检测的方法大多采用自底向上的流程，它们通常从低级别字符或笔画检测开始，后面通常会跟随一些后续步骤：非文成分过滤，文本行构建和文本行验证。这些自底向上的多步骤方法通常复杂，鲁棒性和可靠性较差。在通用目标检测中，每个目标都有一个明确的封闭边界，而在文本中可能不存在这样一个明确定义的边界，因为文本行或单词是由许
场景文字检测常用方法：
文字检测方向的简单调研和特征学习，欢迎大家监督建议。一、基于纹理： 将文字当做特殊纹理，利用其纹理特征进行处理。较常用的区分文字和非文字部分的纹理特征有：局部强度、滤波器响应、小波系数、文本较强边界以及与非文本区域的较大对比度、离散余弦变换。 主要缺陷：特征构造方法较简单，检测精度较低；实际应用中需要较多的规则和参数限制来提高检测精度以及特征的有效性，使算法的泛化性
CTPN论文详解
​ 我们提出了一种新颖的联结文本提议网络(CTPN)，它能够精准定位自然图像中的文本行。CTPN直接在卷积特征图中的一系列细粒度文本提议中检测文本行。我们开发了一个垂直锚点机制(vertical anchor mechanism)，联合预测每个固定宽度提议的位置和文本/非文本评分，大大提高了定位精度。序列的提议通过循环神经网络自然地连接起来，该网络无缝地纳入到卷积网络中，从而形成端到端的可训练模型。这使得CTPN可以探索丰富的图像上下文信息，使其能够检测极其模糊的文本。CTPN在多尺寸和。
图形处理/算法

19,469

社区成员

50,697

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
VC/MFC 图形处理/算法
社区管理员
  • 图形处理/算法社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章