text op• 데이터 종류: image2d → scalar
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.text_line_orientation(image, max_angle=30.0, step=0.25)(구현을 직접 호출하려면 import mvtext; mvtext.text_line_orientation(image, max_angle=30.0, step=0.25), 원장에서 가져오려면 opsmv.get("text_line_orientation"))
• HALCON 대응: text_line_orientation(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
투영의 선명도를 최대로 하여 문자 행의 기울기를 도 단위로 구한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
行の射影は傾きが合うと階段が最も鋭くなる。その鋭さ(隣り合う射影の差の 2 乗和)を -max_angle .. max_angle で走査する。角度の向きはこの repo の矩形と同じで、右へ進むと行が増える向きが正。インクが無い画像は 0.0 を返す(理由: 傾きを決める手がかりが無い)。空の入力(image が 0 要素)は ValueError。
Args:
image: 灰色画像か bool の領域 (H, W)。灰色は Otsu のしきい値で二値にする。
max_angle: 走査の範囲(度、> 0)。
step: 走査の刻み(度、> 0)。
Returns:
傾き(度)。
• machine_vision_classics 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
scalar 를 입력으로 받는 것)—
text)text_line_slant · segment_characters · select_characters
*Provenance: mvtext.py — MV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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