文字检测与识别1-MSER

最新推荐文章于 2025-03-24 18:38:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-24 18:38:10 发布 · 1.4k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨文字检测与识别中的MSER方法，分析Precision和Recall的权衡，并介绍了F1 Score作为评估指标的重要性。通过F1 Score，可以综合评价实验方法的效果。

声明，本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.youkuaiyun.com/t710smgtwoshima/article/details/8215037


Recall(召回率);Precision（准确率）;F1-Meature（综合评价指标）;
 
    在信息检索(如搜索引擎)、自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数，介于语言翻译上的原因理解难免出现误差，下面介绍下自己对他们的理解。
 
首先来个定义：
Precision:被检测出来的信息当中 正确的或者相关的（也就是你想要的）信息中所占的比例；
Recall：所有正确的信息或者相关的信息(wanted)被检测出来的比例。
F1-Meature后面定义。
 
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
14、基于CNN诱导的MSER树进行场景文本检测
potato的博客
06-24 30
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）诱导的最大稳定极值区域（MSER）树的场景文本检测方法。通过结合MSER的多尺度适应性和CNN的高层特征学习能力，该方法在复杂背景和多样化文本条件下表现出更高的检测精度与鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个公开数据集上均取得了优异的表现，并优于其他主流文本检测技术。
详解精确率 (Precision)召回率 (Recall)F1评分 (F1 Score)
weixin_53765658的博客
05-29 1万+
低召回率，高精确率: 系统过于挑剔，推荐较少的视频，大多数是相关的，但错过了很多相关视频。这导致高精确率但低召回率。高召回率，低精确率: 系统过于宽泛，推荐了很多视频，捕捉了更多的相关视频，但也包括许多不相关的视频。这导致高召回率但低精确率。在这两种情况下，精确率和召回率之间的不平衡导致了低F1评分，突显了需要更好地平衡以实现最佳推荐系统。
Recall(召回率);Precision（准确率）;F1-Meature（综合评价指标）;true positives；false positives;false negatives..
吃梨就葡萄
11-23 1万+
Recall(召回率);Precision（准确率）;F1-Meature（综合评价指标）;       在信息检索(如搜索引擎)、自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数，介于语言翻译上的原因理解难免出现误差，下面介绍下自己对他们的理解。   首先来个定义： Precision:被检测出来的信息当中 正确的或者相关的（也就是你想要的）信息中所占的比例； Recall：所有正确的信息
精准率 (Precision)
大连赵哥的博客
07-26 1430
精准率 (Precision)
分类模型的评估方法-精确率(Precision)
saltriver的专栏
06-29 4466
上一篇文章中，提到正确率(Accuracy)是机器学习分类任务中过得一个模型评估方法，并指出正确率(Accuracy)虽然简单直观，但在很多时候并不是一个真正正确的评估指标。那还有什么评估方法呢?我们还是举地震、癌症、信用卡交易欺诈的例子，在这些情况下，我们显然关心的是有没有地震，有没有癌症，有没有欺诈交易。如果有地震、有癌症、有欺诈，竟然预测错了，这显然是非常严重的后果。那么，要怎样评估计算呢?这
精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值
m0_61972043的博客
10-28 3208
text{F1值} = 2 \times \frac{\text{精确率} \times \text{召回率}}{\text{精确率} + \text{召回率}}\text{精确率} = \frac{\text{真正例（TP）}}{\text{真正例（TP）} + \text{假正例（FP）}}\text{召回率} = \frac{\text{真正例（TP）}}{\text{真正例（TP）} + \text{假负例（FN）}}F1值是精确率和召回率的调和平均数，它综合考虑了精确率和召回率的平衡。
mser文字matlab代码-Jersey-Number-Recognition:使用MSER检测和识别球衣号码
05-25
2. **MSER检测**：应用MSER算法提取图像中的文字特征，这些特征可能包括球衣号码的轮廓和形状。 3. **特征匹配**：将提取的特征与预定义的数字模板进行匹配，可以采用模板匹配或机器学习方法（如SVM、神经网络）...
Matlab代码-MSER最大极值稳定区域
03-07
1. 对于图像灰度的仿射变化具有不变性：MSER算法能够识别出在仿射变换下形状和大小保持相对稳定的区域。这意味着即使图像经过缩放、旋转或轻微变形，MSER仍然能够准确地检测到相似的特征点，这在图像匹配和目标识别...
matlab-基于MSER算法的路边标志牌检测提取,基于OCR算法的英文字母分割识别输出Matlab仿真-源码
09-30
在本项目中，我们主要探讨的是使用MATLAB进行路边标志牌检测与字母识别的技术实现，具体涉及到了两个关键算法：MSER（Maximally Stable Extremal Regions）和OCR（Optical Character Recognition）。这两个技术在...
基于MSER算法的路边标志牌检测提取,基于OCR算法的英文字母分割识别输出Matlab仿真+代码操作视频
06-02
1.领域：matlab，基于MSER算法的路边标志牌检测提取,基于OCR算法的英文字母分割识别输出算法 2.内容：基于MSER算法的路边标志牌检测提取,基于OCR算法的英文字母分割识别输出Matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于...
精确率（Precision）、准确率（Accuracy）和召回率（Recall）详解
最新发布
Gsen2819的博客
03-24 3960
Accuracy = (90 + 180) / (90 + 180 + 10 + 20) = 270 / 300 = 0.9 或 90%FN (False Negative)：假负例，即实际为正类但被模型错误预测为负类的样本数。FN (False Negative)：假负例，即实际为正类但被模型错误预测为负类的样本数。TP (True Positive)：真正例，即实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数。TP (True Positive)：真正例，即实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数。
机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积
Michael的博客
03-18 1万+
简单理解分类问题的7项模型评估指标：准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
热门推荐
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
【机器学习】准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
一米阳光-的博客
12-26 2万+
在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 ps:很多资料上将精确度precision称为准确率，实际真正严格来讲，准确率和精确率是有区别的，周志华老师的书中称为查准率。 Recall，周...
评价指标_Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）区别和联系
惊鸿一博
03-31 2260
在实际应用中，需要根据具体的任务需求来选择使用哪种评价指标。如果任务更注重在预测为正例的样本中保持高的准确性，那么应该关注精确率；如果任务更注重找出所有真正为正例的样本，那么应该关注召回率；如果任务要求整体的预测准确性，那么应该关注准确率。Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）是机器学习和信息检索领域常用的评价指标，它们用于评估分类器或检索系统的性能，但各自关注的方面略有不同。
机器学习中精确率（precision）、召回率（recall）和准确率（accuracy）的理解
Bruce_0712的博客
06-10 1万+
注：网上很多讲解都瞎讲，把precision和accuracy概念混淆，误人子弟。 1.精确率（precision） 就precision而言有很多版本，各种说法不一，有精确率也有正确率更有甚者把准确率也搞出来了实在受不了，反正咱们看英文precision。 precision是表示预测为正样本中，被实际为正样本的比例。可以看出precision是考虑的正样本被预测正确的比例．根据图1-1可得其计算公式为：P = TP / (TP + FP) 2.召回率（recall） ...
【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)
cqy阳的博客
01-24 1万+
【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)
2.2 什么是精确率（Precision）与召回率（Recall）？二者如何权衡？
seasonsyy的博客
03-14 3084
2.2 什么是精确率与召回率？二者如何权衡？
Matlab仿真实现MSER与OCR算法的标志牌文字检测与识别
1. MSER算法（Maximally Stable Extremal Regions，最大稳定极值区域算法）：MSER算法是一种用于提取图像中稳定区域的算法，它能够识别出图像中的连通区域，这些区域在不同尺度下具有较好的稳定性。在本资源中，MSER...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值