2. Сегментация на основе градаций серого
2.2. Метод разделения и объединения для символов текста Применить алгоритм Split&Merge для сегментации и применить классификатор MLP для определения надписей на изображениях. Задано: источник данных – наборы изображений Порядок обработки:
• выполнить покадровое считывание методами OpenCV или AForgeNET и обесцвечивание для видеофайла 640х480
• применить операцию расщепления изображения за счет сужения дифференциации по яркости и контролем плотности и размера объектов (областей).
• применить операцию слияния для смежных областей для определения кандидатов на распознавание.
• обучить классификатор на набор печатных символов
• реализовать вырезку кандидатов на распознавание (строк) и разбиения на фрагменты по пропорции символа (высота к ширине)
• реализовать распознавание выдачу списка видов и положений знаков (с объединением в текст при построчном сканировании изображения)
f33rni / ep_split_and_merge Goto Github PK
View Code? Open in Web Editor NEWИнженерный проект за 5 (зимний) семестр. Вариант Split & Merge
License: The Unlicense