如何向检测到的OCR边界框添加填充？

向检测到的OCR边界框添加填充可以通过以下步骤实现：

首先，确定OCR边界框的位置和大小。OCR边界框是指在图像中检测到的文字区域的矩形框。
确定填充的颜色和样式。填充可以使用不同的颜色和样式，例如纯色填充、渐变填充或纹理填充。
使用图形处理库或绘图工具加载原始图像，并在图像上绘制OCR边界框。根据边界框的位置和大小，在图像上绘制一个与边界框相同大小的矩形。
选择填充的颜色和样式，并将其应用于绘制的矩形。可以使用图形处理库提供的函数或方法来设置填充的颜色和样式。
将填充后的图像保存或显示。保存填充后的图像可以使用图形处理库提供的函数或方法，而显示图像可以在开发环境中直接查看。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的图像处理服务来实现向OCR边界框添加填充。腾讯云图像处理（Image Processing）是一项基于云计算的图像处理服务，提供了丰富的图像处理功能和API接口。您可以使用腾讯云图像处理的API来加载、处理和保存图像，实现向OCR边界框添加填充的功能。

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然后在 boxes 上进行循环（第 123 行），我们：基于之前计算的比率扩展边界框（第 126-129 行）。填充边界框（第 134-141 行）。...现在我们添加填充，从而扩展 ROI 的边界框坐标，准确识别文本： ? ?...图 8：通过向 EAST 文本检测器确定的文本区域添加额外的填充，我们能够使用 OpenCV 和 Tesseract 对烘培店招牌中的三个单词进行恰当的 OCR 处理。...仅仅在边界框的四角周围添加 5% 的填充，我们就能够准确识别出「BAKE」、「U」和「'S」。当然，也有 OpenCV 的失败案例： ? ?...图 9：添加了 25% 的填充后，我们的 OpenCV OCR 系统能够识别招牌中的「Designer」，但是它无法识别较小的单词，因为它们的颜色与背景色太接近了。

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深度学习的端到端文本OCR:使用EAST从自然场景图片中提取文本

挑战在讨论我们需要如何理解OCR面临的挑战之前，我们先来看看OCR。在2012年深度学习热潮之前，就已经有很多OCR实现了。...tesseract包用于识别检测到的文本框中的文本。确保tesseract版本>= 4。Tesseract的安装请大家自行百度。...我们如何从检测到的边界框中提取文本？Tesseract可以实现。...但是我们当前的实现不提供旋转边界框。这是由于Tesseract不能完全识别它。 ? 这个模型在这里表现得相当不错。但是有些文本在边界框中不能正确识别。数字1根本无法检测到。...这里有一个不一致的背景，也许生成一个统一的背景会有助于这个案例。同样，24没有被正确识别。在这种情况下，填充边界框可能会有所帮助。 ? 在上面的例子中，背景中有阴影的样式化字体似乎影响了结果。

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apply_ocr (bool, optional, 默认为 True) — 是否应用 Tesseract OCR 引擎以获取单词 + 规范化边界框。...apply_ocr (bool, optional, defaults to self.apply_ocr) — 是否应用 Tesseract OCR 引擎以获取单词 + 规范化边界框。...它首先使用 LayoutLMv3ImageProcessor 来调整和规范文档图像，并可选择应用 OCR 以获取单词和规范化的边界框。...它首先使用 LayoutLMv2ImageProcessor 将文档图像调整为固定大小，并可选择应用 OCR 以获取单词和归一化边界框。...它首先使用 LayoutLMv2ImageProcessor 将文档图像调整为固定大小，并可选择应用 OCR 以获取单词和归一化边界框。

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使用案例 1：文档图像分类（训练、推理）+标记分类（推理），apply_ocr=True 这是最简单的情况，处理器（实际上是图像处理器）将对图像执行 OCR，以获取单词和标准化边界框。...在这种情况下，应该自己向处理器提供单词和相应的（标准化的）边界框。...如果您想自己执行 OCR，可以向处理器提供自己的单词和（标准化的）边界框。...apply_ocr (bool, 可选, 默认为 True) — 是否应用 Tesseract OCR 引擎以获取单词 + 规范化边界框。...apply_ocr (bool, 可选, 默认为 self.apply_ocr) — 是否应用 Tesseract OCR 引擎以获取单词 + 规范化边界框。

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Marker 源码解析（二）

[0].get_text("text", sort=True, flags=settings.TEXT_FLAGS) # 确保原始 PDF/EPUB/MOBI 的边界框和 OCR 处理后的 PDF...的边界框相同 assert page.bound() == ocr_pdf[0].bound() # 如果完整文本为空，则返回空列表 if len(full_text) ==...0: return [] # 如果检测到 OCR 处理不良，则返回空列表 if detect_bad_ocr(full_text, spellchecker):...默认块类型为 "Text" block_type = "Text" # 遍历页面块列表 for block in page_blocks: # 如果 span 的边界框与页面块的边界框有交集...s in l.spans] # 如果提供了 equation_boxes 参数，则添加一个条件，检查文本块的边界框是否与给定框相交 if equation_boxes:

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【深度学习】光学字符识别（OCR）

然后通过顺序连接具有相同提议的对来构建文本行； CTPN检测有（红色框）和没有（黄色虚线框）边缘细化。细粒度提议边界框的颜色表示文本/非文本分数。...vjv_jvj和vj∗v_j^*vj∗是与第j个锚点关联的预测的和真实的y坐标。k是边缘锚点的索引，其被定义为在实际文本行边界框的左侧或右侧水平距离（例如32个像素）内的一组锚点。...如下图所示：在极小尺度的情况下（红色框内）CTPN检测结果，其中一些真实边界框被遗漏。黄色边界箱是真实值。对于非水平的文本的检测效果并不好。 2....检测到的定向框称为Segment，用s=（xs，ys，ws，hs，θs）s=（x_s，y_s，w_s，h_s，θ_s）s=（xs，ys，ws，hs，θs）表示。...其中，2个通道用来判断有没有文本（分类），其余5个用来计算定向框的几何偏移（回归）。 3）link(链接) 在检测到segment之后，会进行link，将segment合在一起。

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使用图神经网络优化信息提取的流程概述

在 OCR 过程之后，我们有一个表格，其中包含文本及其在输入图像中的位置。通常 OCR 系统会为每个检测到的文本提供左上点和右下点的坐标。...图神经网络将使用OCR 的输出，即收据上的边界框用于创建输入图。每个文本/边界框都被认为是一个节点，边缘连接的创建可以有多种方式。...其中一种技术 [6] 为每个节点创建最多四个边，这些边将每个文本区域与每个方向（上、下、左和右）上最近的四个相邻文本区域连接起来 [7]。[8]将介绍如何进行编码。 OCR 的输出也用于创建嵌入。...要创建词嵌入，我们可以使用glove，或可以使用预训练的Transformer 对文本段进行编码以获得文本嵌入。为每个检测到的文本创建嵌入并存储在节点特征矩阵中。...总结本文只是关于这些系统如何工作的概述，我可以推荐从 [7]、[12]、[13]、[16] 中学习更多，也许这可以使用基于开源图学习的库来实现，例如 Spektral [14] 或你喜欢的任何其他库。

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LLaVA-Read 在多模态任务中的高性能表现！

作者定制了一个OCR分词器，有效地编码单词及其各自的位置（即文本边界框）。这个分词器包括一个布局恢复模块和一个标准的LLM分词器。...然后根据同一行中两个文本框之间的水平距离插入占位符，从而提取单行文本；_iii_) 为每行插入换行字符，重建页面布局。附录中的图8提供了一个OCR分词器如何操作的示例。...与任务I类似，作者通过（i）随机抽取一个指令来提取文本和边界框，以及（ii）使用识别的文本序列及其边界框作为期望的输出响应，为每张图像创建单轮对话。...这种简单的训练方案是有效的，并使模型发展出接地能力[61]。准确表示边界框是重要的；因此，作者将边界框坐标的每个整数值转换为一个浮点值，范围从0到1。此外，作者使用左上角和右下角坐标来表示文本框。...关于富含文本图像VQA的消融研究作者首先比较了LLaVA-Read与训练中向LLaVA提供OCR词的LLaVA加OCR。

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超越GPT-4V，苹果多模态大模型上新！

Ferret-UI能够通过灵活的输入格式（点、框、涂鸦）和基础任务（例如：查找小部件、查找图标、查找文本、小部件列表）在移动用户界面屏幕上执行引用任务（例如：小部件分类、图标识别、OCR））。...为了向Ferret灌输UI专业知识，他们对Ferret-UI进行了两个扩展： 1. UI参照和定位的定义与构建 2....对于每个检测到的用户界面元素，输出结果都包括用户界面类型（按钮、文本、图标、图片等）、相应的边界框，以及由Apple Vision Framework识别的显示在其上的文本（如果有的话）。...基础任务数据生成除了Spotlight任务之外，他们将referring任务定义为输入中带有边界框的任务，而基础任务则是输出中带有边界框的任务。...首先对检测输出中的边界框坐标进行标准化，然后将检测、提示和可选的一次性示例发送到GPT-4。为了详细描述和功能推理，他们将生成的响应与预选的提示配对来训练Ferret-UI。

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基于深度学习的自动车牌识别(详细步骤+源码)

【1】检测：首先，将视频序列的图像或帧从摄像头或已存储的文件传递给检测算法，该算法检测车牌并返回该车牌的边界框位置。...在高级解释中，将预测的边界框与检测到的边界框进行比较，并返回一个称为 mAP 的分数。...该函数负责从输入的车辆图像中检测车牌的边界框。...跟踪器将用于获取特定检测到的车牌的最佳 OCR 结果。跟踪器实现后，它会返回边界框的坐标和 ID，OCR 将应用于每个边界框，输出将与 id 一起存储。...为了减少 OCR 输出的波动问题，将收集所有相同 id 的边界框直到当前帧，并为该 id 保留并显示具有最高 OCR 置信度的边界框。实施时，流程将更加清晰。

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【OCR】：PaddleOCR 的服务化部署

OCR文字识别一般包括两个部分：文本检测和文本识别。文本检测就是要定位图像中的文字区域，然后通常以边界框的形式将单词或文本行标记出来。...传统的文字检测算法多是通过手工提取特征的方式，特点是速度快，简单场景效果好，但是面对自然场景，效果会大打折扣。当前多是采用深度学习方法来做。然后检测到的文本行用识别算法去识别到具体文字。...PP-OCR是一个实用的超轻量OCR系统。主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。 4. PaddleServing 服务化部署框架是什么？...安装 Docker 戳下图，看如何在 CentOS8 中安装 Docker。 5.3....安装推理模型（检测、识别）下载PPOCR的inference模型： # 切换到 OCR 的 pdserving 目录 cd PaddleOCR/deploy/pdserving # 下载并解压 OCR

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OCR大突破：Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

通过进行大量的评估实验，我们解释了这种实用系统是如何用于构建 OCR 系统，以及如何在系统的开发期间部署特定的组分。...我们的 OCR 系统分为文本检测和文本识别两个阶段：基于 Faster-RCNN 模型，在文本检测阶段我们的系统能够检测出图像内包含文本的区域；采用基于全卷积网络的字符识别模型，在文本识别阶段我们的系统能够处理检测到的位置并识别出文本的内容...此外，边界框回归 (bounding-box regression) 通常用于提高边界框生成的准确性。...执行文本检测模型 (图4中的步骤4) 获取图像中所有单词的位置信息 (边界框坐标和置信度分数)。将单词的位置信息传递给文本识别模型 (图4中的步骤5)，用于提取图像给定裁剪区域的单词字符。...表5 检测和识别组合系统检测到词召回率下降的归一化幅度结论本文，我们提出了鲁棒而有效的文本检测和识别模型，并用于构建可扩展的 OCR 系统 Rosetta。

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马尔可夫网络，也称为马尔可夫随机场，是无向图模型，通过势函数来表示一组变量的联合概率分布。相比之下，贝叶斯网络是有向图模型，它使用有向无环图来表示一组变量之间的条件独立性关系。...Fast RCNN [6] 通过在同一网络配置下同时学习分类器和边界框回归器，增强了 RCNN 和 SPPNet。...\lambda_{1} 、 \lambda_{2} 和 \lambda_{3} 是在边界框、对象性和分类之间权衡的缩放参数。...边界框损失是通过预测边界框 b_{bbx} 和边界框标签 t_{b} 之间的 CIOU [33] 计算的： \mathcal{L}_{bbx}=1-CIOU(b_{bbx},t_{b})....\tag{2} 预测对象性 p_{obj} 的目标是预测边界框 b_{bbx} 和边界框标签 t_{b} 之间的 CIOU： \mathcal{L}_{obj}=BCE(p_{obj},CIOU

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这里R_cap是预测的边界框，R*是实际的边界框，所以这里log中的分子项是预测和实际之间的交叉区域，而标记项是这两个区域的并集。现在我们用这个来求截面积 ?...首先,他们从图像中提取特征的帮助下共享层的卷积,然后这些特征在文本检测分支(这又是一堆褶积层)然后文本检测分支预测b框(边界框)和边界框的方向,本预测输出和ROI旋转使面向文本区域固定高度和长宽比不变,...对于如何构建数据的识别模型，我已经在上面的准备数据一节中解释过了。你可以在这里看到识别模型的训练时代 ? ?...每个像素都有它自己的边界框(我们知道区域的面积,像素和距离两边的像素),所以最后得分图和距离的帮助下,我们将得到一个为每个像素边界框。...此后，NMS的工作就开始了，NMS选择其中包含大部分文本的最佳边界框。然后，我们用ROI旋转技术旋转这些边界框中的区域。

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