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问R成像仪等深线:它是如何计算边界的？根据神经网络公式建立神经网络是可能的。
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Stack Overflow用户

提问于 2018-09-22 10:32:11

回答 1查看 139关注 0票数 1

我试着做一些像通过图像在R中发现单词的东西。现在，我已经能够用imager包和isoblur函数在单词周围放置一些丰富的内容：

document=imager::load.image("image.jpg")
plot(document)

document1=document<0.8
plot(document1)

plot(document1)
px=(isoblur(document1,1)>.3)
highlight(px)

文档

Document1

结果

这个想法来自于这项工作：https://cran.r-project.org/web/packages/imager/vignettes/pixsets.html

伊泽布卢尔的描述对理解功能背后的过程没有多大帮助，我想知道：

它背后的计算是什么？
可以构造一个神经网络来实现相同的结果，或多或少？

ocr

conv-neural-network

image-segmentation

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-10-02 11:34:31

它背后的计算是什么？

伊泽布鲁函数在图像上传递一个高斯滤波器，模糊它并消除一些噪声。

可以构造一个神经网络来达到相同的效果，或多或少？

是的，但这太过分了。如果您的大多数图片与显示的图片相似，您可以使用阈值分割单词并选择每个连接的组件，那么您应该看看Otsu方法。

如果您的目标是识别每个字符，我认为最好使用一个已经建立的OCR工具，如特塞尔。但是你的角色似乎与通常的笔迹相去甚远，你可能需要训练你自己的分类器(这可能是一个很好的选择，用神经网络来完成这项任务)。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/52455798

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