종종 OCR 과정에서 이미지 파일은 기본적으로 세그먼트로 잘라지며 각 문자는 세그먼트로 재검색됩니다. 예를 들어 , 는 또한 같은로 변환 할 수 있으며,이 목적을 위해 쉽게 사용할 수 텔루구어 같은 아시아 언어에 대한 알고리즘이있다? 그렇지 않다면 어떻게 영어로 진행됩니까?
현재 PRtools에서 작업하고 있습니다. 나는 내가하고있는 일에 매우 열중하고있다. 누가 분류 데이터 집합을 학습하는 방법을 안내해 줄 수 있습니까? 나는 훈련과 테스트 데이터를 보았다 모든 예제는 무작위로 같은이 경우, A,에, 동일한 데이터 집합에서 생성됩니다 A=datafile(2:end,1:end-1);
labs=datafile(2:end,end
현재 간 분할에 관한 Matlab 프로젝트를 진행하고 있습니다. 나는 그것을 위해 성장하는 지역을 사용했다. 지역 재배 방법과 다른 방법을 비교할 필요가 있습니다. 어떤 세분화 방법을 제안 해 주실 수 있습니까? (지역 성장보다 더 나빠야합니다. 왜냐하면 내가 최고라고 증명해야하기 때문입니다.) 친절하게 도와주세요.
I 나타낸 바와 같이 난이있어 후 허프 적용 유리 결함의 윤곽을 양자 필터링을 적용 감산을 내 원 화상 에서 것이 가능 갖는 상 다음 이미지가 완벽하지 다음과 같은 결과 :/ 내 MATLAB 코드 : im = imread('C:\Users\SUJIT\Desktop\image003.jpg');
im=rgb2gray(im);
h = fspecial('gau
나는 이미지를 파싱 할 때 문맥이없는 문법을 사용하려고하는 프로젝트에서 일하고있다. 우리는 이미지 세그먼트의 나무를 만들고, 그런 다음 기계 학습을 사용하여 이러한 시각적 문법을 사용하여 이미지를 파싱하려고합니다. 나는 이상적으로 보이는 SVM-CFG을 찾았습니다. 문제는 문자열의 각 터미널이 최대 2 개의 이웃 (앞뒤 단어)을 갖는 문자열 구문 분석 용으
내가 객체를 추출 할 에서 개체를 추출하는 방법을 평범한 iamge가 아닌 의료 이미지 또는 특정 목적을 위해 다른 유형이다. I 오랫동안 검색하고 이미지의 형상이 아닌 의미 객체를 제공 영역의 집합으로 자동 이미지 분할 알고리즘은 단지 세그먼트 이미지 또는 것을 발견 하였다. 인터랙티브 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 사용하여 대화 형 그래프 컷 및 SIO
UIImageView의 이미지에서 다양한 모양 (예 : 벽, 의자, 책 등)을 식별하고 분해하고 색상을 변경해야하는 iPhone 응용 프로그램을 만들고 있습니다. 지금까지 나는 사용자가 색상을 선택하고 제스처 인식기를 사용하여 선택된 영역 (픽셀베이스)에 적용 할 수 있도록 코드를 구현했지만 내가 찾고있는 것은 내가 한 것보다 훨씬 더 많습니다! 주어진 이
커브 모양의 신축성 바닥 글이 브라우저 창 하단에 고정되어 있어야합니다. 여기서 커브는 이미지입니다. live example을 조롱했습니다. 바닥 글 이미지의 투명한 부분을 통해 하위 레이어의 "클릭 가능한"영역의 손실을 최소화하기 위해 본능적으로 이미지를 여러 세그먼트 (예에서는 빨간색 상자)로 잘라서 각 옆에 배치해야합니다 다른과 같이 대부분의 주요 브