«image-segmentation» 태그된 질문

누구든지 Mean Shift 세분화가 실제로 어떻게 작동하는지 이해하도록 도와 주시겠습니까? 방금 만든 8x8 행렬이 있습니다. 103 103 103 103 103 103 106 104 103 147 147 153 147 156 153 104 107 153 153 153 153 153 153 107 103 153 147 96 98 153 153 104 107 156 153 …

107 algorithm  image  image-processing  image-segmentation 

사진에서 인보이스 / 영수증 / 종이의 모서리를 감지하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 이것은 OCR 이전의 후속 원근 교정에 사용됩니다. 내 현재 접근 방식은 다음과 같습니다. RGB> 회색> 임계 값을 사용한 캐니 가장자리 감지> 확장 (1)> 작은 개체 제거 (6)> 경계 개체 지우기> 볼록 영역을 기반으로 큰 블로그 선택. > [코너 …

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의미 론적 세분화는 단지 Pleonasm입니까 아니면 "의미 론적 세분화"와 "세그멘테이션"사이에 차이가 있습니까? "장면 라벨링"또는 "장면 파싱"과 다른 점이 있습니까? 픽셀 수준과 픽셀 단위 분할의 차이점은 무엇입니까? (측면 질문 : 이런 종류의 픽셀 단위 주석이있는 경우 무료로 물체 감지를받을 수 있습니까, 아니면 아직 할 일이 있습니까?) 정의에 대한 소스를 제공하십시오. "의미 …

97 image-processing  computer-vision  object-detection  image-segmentation  semantic-segmentation 

OCR의 이미지를 지우려고했습니다. (라인) 때로는 이미지를 추가로 처리하기 위해이 선을 제거해야하며 꽤 가까워 지지만 임계 값이 텍스트에서 너무 많이 걸리는 시간이 많습니다. copy = img.copy() blur = cv2.GaussianBlur(copy, (9,9), 0) thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,30) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,9)) dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2) cnts = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = …

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