Advertisement

文本检测算法介绍之一：CTPN-附带资源

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本篇简介讲解了CTPN（Connectionist Text Proposal Network）算法，一种用于文本检测的有效方法，并提供了相关学习资源。适合对OCR技术感兴趣的读者阅读。 文本检测算法一采用CTPN方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 文本检测算法介绍之一：CTPN-附带资源
    优质
    本篇简介讲解了CTPN（Connectionist Text Proposal Network）算法，一种用于文本检测的有效方法，并提供了相关学习资源。适合对OCR技术感兴趣的读者阅读。 文本检测算法一采用CTPN方法。
     
  • CTPN算法在场景文本检测中的应用介绍
    优质
    本篇文章将详细介绍CTPN（连接主义文本行检测）算法，并探讨其在复杂场景中识别和定位自然图像中文本行的应用及其优势。通过案例分析，展示该技术的实际效果与潜在价值。 OCR的全称是“Optical Character Recognition”，中文翻译为光学字符识别。它利用光学技术和计算机技术将印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机和人都能够理解的形式的过程。
     
  • 目标检测算法综述介绍
    优质
    本文章全面回顾并分析了近年来目标检测领域的核心算法与技术进展，旨在为研究者提供一个清晰的发展脉络和未来方向。 本段落介绍了目标检测算法及其在物体位置检测与物体关键点检测中的应用场景，并概述了位置检测的算法特点。 目标检测通常应用于两个场景：一是识别图片中物体的位置并确定其类别；二是进行物体的关键点检测。前者不仅需要分类，还要定位出每个被识别物体的具体位置。
     
  • Theta*算法介绍，附带地图与视频演示
    优质
    本资源深入浅出地介绍了Theta*算法原理，并通过配套的地图示例和视频演示，帮助学习者直观理解该算法在路径规划中的应用。 A*算法的局限性在于它能够快速找到网格路径（即受网格边缘约束的路径），但这些路径通常不是真正的最短路径（即地形中的最短路径）。原因是它们的潜在方向被人为限制为45度的倍数。 相比之下，Theta*算法可以用于任何角度的路径规划。该算法沿网格边缘传播信息，并不限制于网格边缘内的路径。因此，它不需要后处理步骤。与A*不同的是，Theta*使用网格的角点而不是中心点作为顶点的位置，这样一个顶点的父节点就可以是任意位置。 此外，有包含地图和演示视频的Matlab代码可供直接运行。
     
  • PyTorch CTPN：文本检测在OCR中的应用
    优质
    本文介绍了基于PyTorch框架实现的CTPN（连接主义文本行检测）模型，并探讨了其在光学字符识别(OCR)技术中对文本检测的应用。 CTPN适用于水平文本检测，但对倾斜或弯曲的文本效果不佳。如果您对此类任务以及模型压缩感兴趣，请留意接下来要进行的两个项目。 在设置NMS（非极大值抑制）和bbox utils时，您需要先用Cython构建这些库： 1. 进入utils/bbox文件夹 2. 执行make.sh脚本：sh make.sh 这将在当前目录生成nms.so及bbox.so这两个动态链接库。 测试步骤如下： - 按照说明设置并构建所需的库。 - 下载测试模型，并在inference.py中根据需要修改model_path、dir_path和save_path参数。 - 使用命令行运行python3 inference.py以测试模型。 基础模型及其尺寸信息： | 基础模型 | 尺寸（MB） | | :--: | :--: | | vgg16_bn | 50.14 | | shufflenet_v2_x1_0 | 25.39 | | mobilenet (未列出具体尺寸) | 请注意，表中仅提供了部分模型的大小信息。
     
  • Unity之跳一跳（全版本）-附件资源
    优质
    《Unity之跳一跳（全版本）》是一款使用Unity引擎开发的游戏资源包，提供了游戏完整代码和美术素材，适合开发者学习参考。 Unity之跳一跳（完整版）提供了一个完整的项目资源，帮助开发者理解和学习如何使用Unity引擎开发类似“跳一跳”的游戏。这个资源包含了从基础设置到高级功能的详细步骤和技术细节，适合不同水平的学习者参考和实践。
     
  • SIFT算法介绍（中文）
    优质
    SIFT算法是一种计算机视觉技术，用于检测和描述图像中的关键特征点，广泛应用于物体识别、目标跟踪及图片拼接等领域。 SIFT算法由D.G.Lowe在1999年提出，并于2004年进行了完善总结。随后，Y.Ke对该算法的描述子部分进行了改进，使用PCA替代了直方图的方式。 SIFT的主要思想是：它是一种用于提取局部特征的方法，在尺度空间中寻找极值点来获取位置、尺度和旋转不变量的信息。 SIFT算法具有以下主要特点： a) SIFT特征作为图像的局部特性，对旋转、缩放以及亮度变化保持不变性，并且对于视角改变、仿射变换及噪声也能提供一定的稳定性。 b) 具有良好的独特性和丰富的信息含量，在大规模特征数据库中能够实现快速准确匹配。 c) 产生大量的SIFT特征向量，即使针对少数物体也是如此。 d) 实现速度快，经过优化的算法甚至可以达到实时处理的要求。 e) 扩展性强，易于与其他类型的特征向量结合使用。
     
  • 基于CTPN与DENSENET的中文文本检测与识别.zip
    优质
    本项目包含了一个结合CTPN（Connectivityaware Text Proposals Network）和DenseNet模型的系统，专门用于提高中文文本图像中的文字检测和识别精度。利用CTPN有效提取文本区域，并通过DenseNet增强特征学习能力，以实现高效的文字定位与识别任务。 基于CTPN和DENSENET的中文文本检测与识别.zip包含了使用CTPN（连接主义时空金字塔网络）和DENSENET架构进行中文文本检测及后续识别的研究成果和技术实现，适用于需要处理大量复杂场景中的中文文字信息的应用场合。
     
  • BGA封装检测及Halcon算子介绍
    优质
    本资料深入探讨了BGA封装的质量检测技术，并详细介绍了如何运用Halcon算子进行高效准确的检测分析。 对于BGA检测通常使用直接暗场前照明。在这种情况下，焊锡球呈现为多环状结构而周围是黑暗的。为了确保所有正确的焊锡球在图像上大小一致并形成矩形网格，摄像机像平面必须与BGA保持平行。如果不平行，则需要进行摄像机标定和图像矫正。
     
  • Last.fm 1K 用户数据集介绍-附件资源
    优质
    本资源提供Last.fm平台上的1000个用户数据集，包含用户的听歌记录、个人资料及偏好设置等信息，适用于音乐推荐系统研究和算法开发。 lastfm 1k user 数据集是一个包含1000名用户听歌数据的集合，提供了关于这些用户的音乐偏好、播放列表和其他相关信息。这个数据集对于研究音乐推荐算法以及分析用户行为模式非常有用。