text_candidates — TEXT `detect` op

• Datenarten: matrix → table

• Aufruf: 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) (die Implementierung direkt: 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); aus dem Register: opstext.get("text_candidates"))

Verwendung

Engt die Zusammenhangskomponenten der SWT auf Zeichenkandidaten ein (Breitenstreuung, Seitenverhältnis, Größe).

Regeln nach Epshtein 2010 §4: die Varianz der Strichbreite innerhalb einer Komponente ist klein relativ zu ihrem Mittelwert / das Seitenverhältnis ist nicht extrem / nicht zu groß. swt ist das swt von swt_map. Rückgabe dict: boxes (N×4 [y0, x0, y1, x1], halboffene Intervalle) / labels / stroke_width (Median jeder Komponente) / n_components (Anzahl vor dem Filtern).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_text_region_truth — py -3.11 examples/poc_text_region_truth.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

text_lines

Gleiche Kategorie (`detect`)

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*Provenance: textregion.py — TEXT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

text_candidates — TEXT detect op