detect op• 데이터 종류: matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.text_candidates(swt, min_area: 'int' = 8, max_var_ratio: 'float' = 0.5, aspect_range=(0.1, 10.0), max_height: 'int' = 300)(구현을 직접 호출하려면 import textregion; textregion.text_candidates(swt, min_area: 'int' = 8, max_var_ratio: 'float' = 0.5, aspect_range=(0.1, 10.0), max_height: 'int' = 300), 원장에서 가져오려면 opstext.get("text_candidates"))
SWT의 연결 성분을 문자 후보로 좁힌다(폭의 편차·종횡비·크기).
Epshtein 2010 §4 의 규칙: 성분 내 획 폭의 분산이 평균에 비해 작다 / 종횡비가 극단적이지 않다 / 너무 크지 않다. swt 는 swt_map 의 swt. 반환 dict: boxes(N×4 의 [y0, x0, y1, x1], 반열린 구간)/ labels / stroke_width(각 성분의 중앙값)/ n_components(거르기 전의 수).
• 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.
• poc_text_region_truth — py -3.11 examples/poc_text_region_truth.py
table 를 입력으로 받는 것)detect)—
*Provenance: textregion.py — TEXT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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