目前,我正在做一个OCR项目,我需要从标签上读取文本(参见下面的示例图像)。我遇到了图像倾斜的问题,我需要帮助修复图像倾斜,使文本是水平的,而不是在一个角度。目前,我正在使用的过程试图从给定的范围(代码包含在下面)中对不同的角度进行评分,但这种方法是不一致的,有时会过度校正图像倾斜或平展无法识别倾斜并纠正它。请注意,在倾斜校正之前,我将所有图像旋转270度以使文本直立,然后通过下面的代码传递图像。传递给函数的图像已经是一个二进制图像。
代码:
def findScore(img, angle):
"""
Generates a score for the
我对cocos2d-x很陌生,我想得到雪碧大小。但是,这里有两个函数可以完成这项工作:getContentSize和getBoundingBox. What is the difference of this functions? Should I always usegetBoundingBox` `?
我使用的是iText版本5.2.1。为了完全理解Chunk对象的setSkew方法,我开始尝试使用以下代码:
for (int i=0; i <= 90; i+=5) {
Chunk c = new Chunk("A" + i);
c.setSkew((float)i, (float)-i);
document.add(c);
}
令我大吃一惊的是,当接近90度时,文字会逐渐变大。我不能理解这种行为:根据"itext in action“第二版。书中,setSkew的第一个参数是文本基线的倾斜度,第二个参数是字符与(原始)基线之间的
我有非常小的数据属于正类,而大量的数据来自负类。根据教授的说法。Andrew Ng (),我应该使用异常检测而不是监督学习,因为数据高度倾斜。
如果我错了,请纠正我,但这两种技术在我看来是一样的,即在(监督)异常检测和标准监督学习中,我们用正常和异常样本训练数据,并对未知数据进行测试。有什么不同吗?
我应该只执行负类的欠采样还是正类的过采样,以获得相同大小的两种类型的数据?它会影响整体的准确性吗?
我目前正在进行面部检测,然后是眼睛、嘴巴、鼻子和其他面部features.For,然后我使用了haar级联(正面脸、眼睛、right_ear、left_ear和嘴).Now,如果面部是正面的和笔直的,一切都工作得很完美。但是,如果脸是侧面的,或者是旋转的,我就得不到好的效果。对于侧视图,我使用了lbscascade_profile.xml(它只对脸的右侧起作用)。但是对于旋转的脸,我不能检测到face.Can提前谢谢,原谅我的幼稚问题(可能是因为我对编程很陌生)。
void detectAndDisplay( Mat frame)
{
// create a vector array to