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弯曲文字检测之SPCNet

给定一张自然场景图像,定位出图中的所有文字的位置,即场景文本检测的目标。过去的大多数文章主要集中于检测水平文字和倾斜文字,主要数据集也是基于水平文字和倾斜文字的,然而,自然场景中大量存在弯曲文本。 因此本文提出一种方法,不仅可以检测水平和多方向文字,同时可以检测弯曲文字,对各种形状的文字检测都十分鲁棒。同时,本文还提出两个模块,可以有效抑制错误样本的检测。该文章被AAAI2019收录。 4 TextSnake 该方法是第一个做弯曲文字检测的,基于语义分割,通过引入一系列圆盘和文字中心线对弯曲文字进行建模,可以灵活的检测弯曲文字。但是该方法后处理较为复杂。 三:算法框架 为了解决弯曲文字检测问题,作者通过引入Mask RCNN作为基准模型应用于文字检测,为什么要用Mask RCNN呢? 总结与展望 本文首先将Mask RCNN用于文字检测,并实现弯曲文字检测,通过RS和TCM有效抑制FP的检测,并取得了目前最好的结果。 未来是否可以考虑实现实时性文字检测

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教程 | OpenCV场景文字检测

TEXT扩展模块概述 OpenCV在TEXT扩展模块中支持场景文字识别,最早的场景文字检测是基于级联检测器实现,OpenCV中早期的场景文字检测是基于极值区域文本定位与识别、最新的OpenCV3.4. x之后的版本添加了卷积神经网络实现场景文字检测,后者的准确性与稳定性比前者有了很大的改观,不再是鸡肋算法,是可以应用到实际场景中的。 值得一提的是基于CNN实现场景文字检测算法OpenCV中采用了是华中科技大学贡献的模型,模型结构如下: ? 代码演示 基于极值区域文本定位的方法实现场景文字检测演示如下: def cascade_classfier_text_detect(): img = cv.imread("D:/images/ 基于卷积神经网络检测 ? ? 对比发现,明显基于卷积神经网络的方法更加的靠谱!所以请使用TEXT模块中的卷积神经网络实现场景文字检测

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    OpenVINO场景文字检测与识别

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenVINO系列文章见文末-推荐阅读 概述 OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高,完全可以达到实用级别,其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型 ,总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱,而且只支持英文字母与数字识别,不支持中文,不得不说是一个小小遗憾,但是对比较干净的文档图像,它的识别准确率还是相当的高,速度也比较快,基本上都在毫秒基本出结果 IENetwork(model=model_xml, weights=model_bin) text_net = IENetwork(model=text_xml, weights=text_bin) 场景文字检测 = ocrstr[-1]): prev_pad = False ocrstr += alphabet[index] 输出文字检测与识别结果 # 显示识别结果 .MORPH_CLOSE, se) cv2.imshow("text mask", mask) cv2.imwrite("D:/mask.png", mask) # 后处理,检测

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    EAST场景文字检测模型使用

    相比其他几种场景文字检测模型,表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异,见下图: ? 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。 OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强,不仅支持常见的图像分类、对象检测、图像分割网络,还实现了自定义层与通用网络模型支持,同时提供了非最大抑制相关API 表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果,是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少个,为0表示忽略 代码实现 首先加载模型,然后打开摄像头,完成实时检测 c = cv.waitKey(5) if c == 27: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 图书封面 – 图像检测 视频场景中文字检测 ? 手写文本检测 ?

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    场景文字检测模型PixelLink详解与使用….

    OpenVINO是英特尔推出基于CPU/GPU新一代视觉加速框架,可以对常见的各种检测模型与分割模型在CPU端侧实现10倍以上加速。 相关视频教程可以点击下面链接学习: 首发 | OpenVINO开发配套视频教程发布了 PixelLink模型详解 OpenVINO支持的场景文字检测是基于PixelLink模型,该模型是浙大联合阿里提出 ,其核心思想是基于图像分割来实现场景文字检测 ? 比起之前的很多基于检测的场景文字检测模型来说在性能与准确率方面都有比较明显的提升。PixelLink网络模型架构如下: ? 最终检测框 ? ?

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    OpenCV4.x的EAST场景文字检测

    相比其他几种场景文字检测模型,表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异,见下图: 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。 ,通过1x1的卷积分别得到score、RBOX、QUAD,输出参数的解释如下: OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强,不仅支持常见的图像分类、对象检测 表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果,是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少个,为0表示忽略 代码实现 首先加载模型,然后打开摄像头,完成实时检测 视频场景中文字检测 手写文本检测 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图  推荐阅读  CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习 轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4 人脸检测

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    在线中文文字纠错错别字检测云服务

    在线中文文字纠错错别字检测云服务 JCJC人工智能错别字检测系统( cuobiezi.net )上线已经15个月了。 2018年,我们几位小伙伴准备推出:在线中文文字纠错云服务 , 主打功能是: 错别字检测 。 希望在2018年里,能不负所托,用更低的价格,服务更广大的用户。 2018年,我们会努力做的更好!

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    轻松上手场景文字检测——EAST模型使用 | 【双语实现】

    相比其他几种场景文字检测模型,表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异,见下图: ? 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。 OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强,不仅支持常见的图像分类、对象检测、图像分割网络,还实现了自定义层与通用网络模型支持,同时提供了非最大抑制相关API 表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果,是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少个,为0表示忽略 代码实现 首先加载模型,然后打开摄像头,完成实时检测 c = cv.waitKey(5) if c == 27: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 图书封面 – 图像检测 视频场景中文字检测 ? 手写文本检测 ?

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    使用Centrifuge平台检测固件漏洞

    如果使用Centrifuge平台,则会出现更严重的错误,它允许远程攻击者完全控制设备,即使在事先不知道管理凭据的情况下。 我们使用固件映像的这些日子做的第一件事就是把它扔进了Centrifuge平台执行自动固件提取和漏洞分析。 当我们将httpd二进制文件加载到IDA中,我们很快意识到Centrifuge平台报告中列出的第一个strcpy问题之一会直接导致产生最初发布的漏洞。 我们想了解其他TP-Link产品可能会受到什么影响,因此我们转向Centrifuge平台的卫报功能,该功能将扫描当前和过去的固件,以了解已发布的已知漏洞。 可能这是由于手动进行这种努力的耗时性质,因此这是使用诸如Centrifuge平台的自动化系统的优点。

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    Linux高级入侵检测平台- AIDE

    Linux高级入侵检测平台- AIDE AIDE(Advanced Intrusion Detection 当管理员想要对系统进行一个完整性检测时,管理员会将之前构建的数据库放置一个当前系统可访问的区域,然后用AIDE将当前系统的状态和数据库进行对比,最后将检测到的当前系统的变更情况报告给管理员。 另外,AIDE可以配置为定时运行,利用cron等日程调度技术,每日对系统进行检测报告。 这个系统主要用于运维安全检测,AIDE会向管理员报告系统里所有的恶意更迭情况。

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    构建动态数据竞争检测平台

    在实现之前文章提出的动态数据竞争检测方法之前,有以下几个人问题需要思考。 1. 如何动态监视程序的行为? 比较经典的动态二进制插桩平台包括Intel Pin,DynamoRIO以及Valgrind。Pin的话由于其良好的兼容性,丰富的API接口使得其使用更加广泛。 如何构建动态数据竞争检测平台 对于上述提到需要动态插桩并且监视的读写指令或是Pthread库函数,系统库函数等,这些行为发生的时候,可以将这些行为以事件的形式发送到检测器中,检测器根据不同的检测算法执行相关的数据竞争检测 因此,我们以一种事件驱动模式来构建我们的动态数据竞争检测平台。 [框架] 该平台有着非常良好的扩展性,基本的动态数据竞争检测器Detector包含公共的一些实现通过继承这个Detector就可以实现其他不同的动态数据竞争检测方法,为后续我们对这些数据竞争检测方法进行实验分析提供比较便利的途径

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