GitHub存储库专注于从自然图像或文档中提取文本的角点检测和文字识别。涵盖了多种稳健文本检测方法,如边缘增强的最大稳定极端区域(MSER)、笔划宽度变换(SWT)、文本验证(FFT和PCA),并提供了论文引用和实现的详细说明。支持的编程语言包括cpp(xcode)和cpp(g ++)。该资源帮助开发者实现在复杂场景下的文本检测和提取。
matlab-text_extraction 角点检测代码资源
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% 角点检测示例代码
% 适用于Matlab环境
% 读取图像
I = imread('input_image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I); % 转为灰度图
% 使用Harris角点检测
corner_strength = corner(I_gray, 'Harris');
% 显示结果
imshow(I); hold on;
plot(corner_strength(:,1), corner_strength(:,2), 'r*');
hold off;
此代码实现了基于Harris算法的角点检测,并将检测到的角点在图像上以红色星号标出。初学者可以根据此示例修改和扩展功能,例如选择其他角点检测算法或调整检测参数。
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MATLAB 棋盘格角点检测代码
以下是用于进行 MATLAB 中棋盘格角点检测的代码示例:
% 加载棋盘格图像
image = imread('chessboard.jpg');
% 转为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);
% 检测棋盘格角点
[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(grayImage);
% 显示检测结果
imshow(image);
hold on;
plot(imagePoints(:, 1), imagePoints(:, 2), 'ro');
此代码将帮助您检测图像中的棋盘格角点并在原图上标出这些点。
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2024-11-06
matlab角点检测matlab-mito_trackmito_track
matlab角点检测matlab线粒体追踪该存储库包含用于分析秀丽隐杆线虫单细胞胚胎中线粒体流动的代码。具体包括四个脚本: mito_track.py :使用OpenCV库进行角点检测和流量估计,生成包含所有跟踪点坐标的多个.csv文件。 coord_process.R :估计膜的位置、方向及到跟踪点的膜的距离。 plot.R :生成图S1A和S3E-H中相同的图所需代码。 Mito_membrane_distance.m :计算图2G和S2F中使用的线粒体与膜之间超过360度的距离。依赖关系:Python = 3.7.2、open-cv = 4.1.2.30、numpy = 1.17.4、tiffcapture = 0.1.6、R = 3.6.1、ijtiff = 2.0.4、ggplot2 = 3.2.1、RColorBrewer = 1.1、tiff = 0.1、Matlab = Mathworks版本R2014a执照。
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