text op• Datenarten: image2d → labels2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.segment_characters(image, min_area=4, max_gap=1) (die Implementierung direkt: import mvtext; mvtext.segment_characters(image, min_area=4, max_gap=1); aus dem Register: opsmv.get("segment_characters"))
• HALCON-Äquivalent: segment_characters (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Zerlegt ein Textzeilenbild in ein Labelbild mit einem Label je Zeichenspalte.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
連結成分を列の範囲で束ね、列の隙間が max_gap 以下の成分は同じ字にする(i の点や = のように上下へ分かれた字を 1 字に数えるため)。min_area 未満の成分は雑音として捨てる。ラベルは左から順。インクが無い画像は全 0 を返す(理由: 字が無い)。空の入力(image が 0 要素)は ValueError。
Args:
image: 灰色画像か bool の領域 (H, W)。
min_area: 残す連結成分の最小の画素数(>= 1)。
max_gap: 同じ字と見なす列の隙間(>= 0)。隙間が負(重なり)の成分は必ず束ねる。
Returns:
image と同じ形の整数ラベル画像(背景 0、字 1..n)。
• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
• poc_real_typewritten_ocr — py -3.11 examples/poc_real_typewritten_ocr.py
labels2d als Eingabe)text)text_line_orientation · text_line_slant · select_characters
*Provenance: mvtext.py — MV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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