当前位置：
首页 资源下载
搜索资源 - Text Detection in Images
搜索资源列表
-
1下载：
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
-
-
0下载：
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
-
-
0下载：
用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
-
-
0下载：
用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
-
-
0下载：
用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
-
-
0下载：
Drag and Drop Component Suite Version 4.1 Field test 5, released 16-dec-2001 ?1997-2001 Angus Johnson & Anders Melander http://www.melander.dk/delphi/dragdrop/ ------------------------------------------- Table of Contents: ----------------------
-
-
0下载：
：给出了一种新的Hough 变换圆检测方法——点Hough 变换（PHT）。该方法根据圆周上任意两条不平行弦的中垂线相交与圆心的几
何性质，同时选取曲线上3点 进行计算，将传统Hough变换圆检测时的三维参量统计变成一维参量统计，极大地降低了计算复杂性和对资源的需求。为了克服任意选取组合点可能带来的计算量增加及统计结果的分散程度提高,文中提出了点的选择方法。合成图和实际图像的实验结果表明，该方法用于普通图像中圆检测时快速、稳定、准确。-: This paper presents a new
-
-
0下载：
为了提取区域边界，可以对图像直接运用一阶微商算子或二阶微商算子，然后根据各像点处的微商幅值或其他附加条件判定其是否为边界点。如果图像中含有较强噪声，直接进行微商运算将会出现许多虚假边界点。-.Using the feature of distinct edge contour existing between the text and the background regions in color images, a novel text extraction algorithm—CEMA(Co
-
-
0下载：
P0502：计算图像中的欧拉数
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-P0502: Euler calculated the number of images in the P0407: the text and the image is divided into two categories of non-text P0408: dete
-
-
0下载：
用Prewitt算子检测图像的边缘,用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘,用Canny算子检测图像的边缘,将图像分为文字和非文字的两个类别等等 -Edge detection using Prewitt edge of the image with different σ values LoG edge detection image edge detection using Canny operator the edge of the image, text and images are di
-
-
0下载：
关于场景文本定位、分割、识别的一些国外论文，根据图像的亮度和色彩信息、轮廓宽度变换等算法。-A Novel Algorithm for Text Detection and Localization in Natural Scene Images，Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform，Scene Text Extraction using Image Intensity and Color Information
-
-
0下载：
The ANPR (Automatic Number Plate Recognition) using ALR (Automatic line
Tracking Robot) is a system designed to help in recognition of number plates of vehicles.
This system is designed for the purpose of the security and it is a security system.
-
-
0下载：
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-P0401:
-
-
0下载：
在VS2010的环境中，基于OpenCV和console窗口完成的字符检查系统首先选择读取文字图片后，能对图片中的文字进行行检测和列检测。-In the VS2010 environment, based on the character of inspection system OpenCV and console window completed first choose to read text images, can text on the picture for detection a
-
-
0下载：
基于图像的文本提取是增长最快的一个领域的研究领域多媒体技术。的提取文本从一个复杂的或多个彩色图像是一个具有挑战性的问题。文本数据出现在图像包含有用的信息习惯性的解释,索引和结构的图像。提取这些信息涉及到检测、定位、跟踪、提取、增强和识别的文本从一个给定的图像。-Image based text extraction is one of the fastest growing research areas in the field of multimedia technology. The ext
-
-
0下载：
Reading text photographs is a challenging
problem that has received a significant amount of attention.
Two key components of most systems are (i) text detection from
images and (ii) character recognition, and many recent methods
have been pro
-
-
1下载：
深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
-
-
0下载：
object classification using recognized scene text in natural images. While the state-of-the-art relies on visual cues only, this paper is the first work which proposes to combine textual and visual cues. Another novelty is the textual cue extraction.
-
