text_candidates — TEXT detect op

• Data kinds: matrix → table

• Call: 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) (implementation को सीधे call करना हो तो 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), registry से लेना हो तो opstext.get("text_candidates"))

उपयोग

SWT के connected components को character candidates तक छाँटता है (चौड़ाई का फैलाव, aspect ratio, आकार)।

Epshtein 2010 §4 के नियम: component के भीतर stroke width का variance उसके mean के मुक़ाबले छोटा हो / aspect ratio चरम न हो / बहुत बड़ा न हो। swt swt_map का swt है। लौटाता है dict: boxes (N×4 का [y0, x0, y1, x1], half-open interval) / labels / stroke_width (हर component का median) / n_components (छाँटने से पहले की संख्या)।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_text_region_truth — py -3.11 examples/poc_text_region_truth.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

text_lines

इसी category के (detect)

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*Provenance: textregion.py — TEXT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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