Extremal Region(极值区域)文本定位与识别法－学习笔记（二)

最新推荐文章于 2020-11-30 10:40:30 发布
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#计算机视觉 #OCR #ER

本文是关于提高复杂场景文本识别率的学习笔记，关注实时场景文本定位与识别。介绍极值区域(ER)的概念，它是图像处理中的一种技术，用于文本检测。通过理解ER的数学定义及其在RGB、HIS和强度梯度通道的应用，探讨如何选择合适的通道组合以平衡运行时间和定位效果。

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  最近做一个计算机视觉的项目，要将其中复杂场景中的文本识别率从92%进一步提升，挑战很大也很有意思。边阅读一些最新的文本定位与识别的论文，边在这里记下阅读笔记与翻译内容，慢慢研究。本人英语与专业水平有限，仅供学习参考，欢迎交流，请多指教。

Reference: Real-TimeScene Text Localization and Recognition  Luk´aˇs Neumann  Jiˇr´ı Matas 2012 IEEE


Extremal Regions

下面是一些用到的基本数学概念(有些枯燥)：

将一幅图像I视为一种映射

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Extremal Region(极值区域)文本定位与识别法－学习笔记（四）
【三分之一】的专栏
02-07 5074
最近做一个计算机视觉的项目，要将其中复杂场景中的文本识别率从92%进一步提升，挑战很大也很有意思。边阅读一些最新的文本定位与识别的论文，边在这里记下阅读笔记与翻译内容，慢慢研究。本人英语与专业水平有限，仅供学习参考，欢迎交流，请多指教。 Reference: Real-TimeScene Text Localization and Recognition
Extremal Region(极值区域)文本定位与识别法－学习笔记（三）
【三分之一】的专栏
02-07 5050
最近做一个计算机视觉的项目，要将其中复杂场景中的文本识别率从92%进一步提升，挑战很大也很有意思。边阅读一些最新的文本定位与识别的论文，边在这里记下阅读笔记与翻译内容，慢慢研究。本人英语与专业水平有限，仅供学习参考，欢迎交流，请多指教。 Reference:Real-TimeScene Text Localization and Recognition    Luk´aˇsNeumann  
Extremal Region(极值区域)文本定位与识别法－代码分析（一）
【三分之一】的专栏
02-14 8323
很惊喜的发现Jiri Matas的方法：Real-Time Scene TextLocalization and Recognition CVPR 2012 在OpenCV 3.0 的contrib中有实现，也许未来就会出现在OpenCV的正式版本中，太赞了，照源代码学习之！（四千多行代码，也是醉了~） ERFilter源码地址：https://github.com/Itseez/
Opencv2.4.9源码分析——MSER
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赵春江的专栏
11-03 5万+
最大稳定极值区域（MSER-Maximally Stable Extremal Regions）可以用于图像的斑点区域检测。该算法最早是由Matas等人于2002年提出，它是基于分水岭的概念。 MSER的基本原理是对一幅灰度图像（灰度值为0～255）取阈值进行二值化处理，阈值从0到255依次递增。阈值的递增类似于分水岭算法中的水面的上升，随着水面的上升，有一些较矮的丘陵会被淹没，如果从天空往下看
Extremal Region(极值区域)文本定位与识别法－学习笔记（一）
【三分之一】的专栏
02-07 1万+
最近做一个计算机视觉的项目，要将其中复杂场景中的文本识别率从92%进一步提升，挑战很大也很有意思。边阅读一些最新的文本定位与识别的论文，边在这里记下阅读笔记与翻译内容，慢慢研究。本人英语与专业水平有限，仅供学习参考，欢迎交流，请多指教。                Reference:Real-TimeScene Text Localization and Recognition    Lu
（Paper）Maximally Stable Extremal Regions(MSERs)
沤江一流的专栏
05-13 4996
本文地址： 论文笔记《RobustWide Baseline Stereo from Maximally Stable Extremal Regions》这篇文章有两部分内容： MSERs的定义与检测 相应的匹配算法(暂时同去了解) 1 MSERs定义注意Extremal Region和Maximally Stable Extremal Region这两个概念。 Extremal Region：
Extremal Region Text Detection-ERDetect-Demo
02-14
Jiri Matas的方法：Real-Time Scene Text Localization and Recognition CVPR 2012 在OpenCV 3.0 contrib中的实现Demo,VC 2012+OpenCV3.0工程.论文和代码分析见博客：http://blog.youkuaiyun.com/hiterdu ERFilter源码地址:https://github.com/Itseez/opencv_contrib/tree/master/modules/text
OpenCV-最大极值稳定区域MSER分析
wang_128的博客
02-12 9652
最大稳定极值区域MSER是一种类似分水岭图像的分割与匹配算法，它具有仿射不变性。极值区域反映的就是集合中的像素灰度值总大于或小于其邻域区域像素的灰度值。对于最大稳定区域，通过局部阈值集操作，区域内的像素数量变化是最小的。MSER的基本原理是对一幅灰度图像（灰度值为0～255）取阈值进行二值化处理，阈值从0到255依次递增。阈值的递增类似于分水岭算法中的水面的上升，随着水面的上升，有一些较矮的丘陵会...
【转载】项目实战—文档区域MSER检测理论（九）
weixin_44237705的博客
11-27 293
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基于极值区域与连通区域的图片中文本区域定位
jhonve的博客
05-19 1999
一、极值区域极值区域(Extremal Region)是指图片中一片相似区域的集合，此集合内所有的像素值都与外界的像素值存在着较大的差距。可以理解为区域外边界的像素值严格大于区域内像素值的区域。极值区域在数学上的定义，首先将图像I视为一种映射：图像I的的一个通道C的映射就可以理解为：  A表示一种邻接关系，长为D，宽为D区域内的像素是邻接的，这样就可以把图像I或者通道C中的区域R，理解为一个D的连...
regioneR：RBioconfuctor软件包，用于基于置换测试进行基因组区域的关联分析
02-15
regioneR：RBioconfuctor软件包，用于基于置换测试进行基因组区域的关联分析
区域特征检测MSER方法
01-08
区域特征检测MSER算法，在vs2008下实现，运行前需要配置opencv。
文本检测大满贯！自适应文本区域表示改进形状任意的文本检测
我爱计算机视觉
06-22 624
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术今天跟大家分享一篇CVPR 2019 文本检测的论文，其要解决的问题是任意形状的文本检测，难能可贵的是，该算法在多个文本检测数据集上达到了S...
基于OpenCV实现的极值区域(Extremal Region)提取
whai的专栏
01-31 4444
一. 极值区域的定义极值区域(Extremal Region, ER)是指区域外边界的像素值严格大于区域内像素值的区域。二. 实现思路 取不同的阈值θ\theta，把图像二值化； 求二值化图像中的连通区域，即为er区域。 三. 代码实现common.h#ifndef COMMON_H #define COMMON_H#include <iostream> #include <cstdlib> #in
深度学习-文档检测方案整理
yuanlulu的博客
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概述 这里梳理一下之前收集的几篇关于文档检测的文章，由于一些特殊的原因，最近可能都没机会去实践这些知识了，只能略读归纳一下。 在识别纸质文档的第一步，一般首先要识别文档区域，也就是定位出文档4个角的坐标，然后拉伸文档区域，还原宽高比，接着后续的OCR流程。本文主要记录一些文档区域检测方面的文章。 网易的方案 网易的有道笔记用到了文档检测技术，主要信息披露自以下两篇博客： 有道云笔记是如何使用T...
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GarfieldEr007的专栏
12-16 2688
Maximally Stable Extremal Regions (MSER) is a feature detector; Like the SIFT detector, the MSER algorithm extracts from an image I a number of co-variant regions, called MSERs. An MSER is a stablec
最大稳定极值区域（MSER）检测
zizi7的专栏
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MSER算法
【转载】项目实战—文档区域MSER检测实战（十）
weixin_44237705的博客
11-30 523
上次已经讨论过相关的理论，这次我们来进行相关的实战。 OCR相关工作都有一个第一步，那就是检测图像中的文本区域，只有找到了文本区域，才能对其内容进行识别，也只有找到了文本区域，才能更有针对性地判断该文本图像的质量好坏，我们期望达到如下的文本区域检测效果： MSER对一幅已经处理成灰度的图像做二值化处理，这个处理的阈值从0到255递增，这个阈值的递增类似于在一片土地上做水平面的上升，随着水平面上升，高高低低凹凸不平的土地区域就会不断被淹没，这就是分水岭算法，而这个高低不同，就是图像中灰度值的不同。而在一幅含
FAST-ER角点检测算法详解（改良的FAST算法）
tostq的专栏
10-22 8054
FAST-ER是FAST算法原作者在2010年提出的，它在原来算法里提高特征点检测的重复度，重复意味着第一张图片内的检测的点，也可以在第二张图片上的相应位置被检测出来，重复度可以由如下式子定义： 这里的Nrepeated指第一张图片内的检测点有多少能在第二张被检测到，而Nuseful定义为有用的特征点数。这里计算的一组图像序列的总的重复度，所以Nrepeated和Nuseful是图像序列
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