Вопрос или проблема
Я пытаюсь рассчитать ориентацию текста в отсканированных документах, чтобы исправить наклон. Я знаком с некоторыми распространёнными методами, включая использование преобразования Хафа для этой цели. Однако недавно я читал статью, которую не могу найти. Если я правильно помню, в ней в основном говорилось о том, что нужно найти ближайших соседей для связанных компонентов в изображении. Это должно соединить соседние буквы в словах, соединить центры этих компонентов и построить гистограмму этих векторов. Гистограмма должна дать вам угол наклона векторов. Знает ли кто-нибудь такой подход для определения наклона документа? Будут полезны и другие подходы. Спасибо.
Возможно, вы имеете в виду эту статью, в которой упоминаются и некоторые другие подходы!
Ответ или решение
Определение ориентации текста в отсканированных документах
Определение ориентации текста в отсканированных документах является важной задачей в области обработки изображений и оптического распознавания текста (OCR). Эта задача позволяет корректировать наклон, обеспечивая более точное извлечение информации из документов. В данной статье я рассмотрю различные подходы к вычислению угла наклона текста, включая метод, о котором вы упоминали, а также другие актуальные техники.
Подход с использованием соседей и гистограммы векторов
Ваше описание метода, основанного на нахождении ближайших соседей для связанных компонентов, представляет собой интересный и эффективный способ определения угла наклона текста. Основная идея заключается в следующем:
-
Обнаружение связанных компонентов: Сначала необходимо извлечь текстовые компоненты на изображении. Это может быть выполнено с использованием методов бинаризации и морфологической обработки для выделения букв и слов.
-
Поиск соседей: После этого следует определить ближайшие соседи для каждого связанного компонента, что позволяет объединить смежные буквы в слова. Метод k-ближайших соседей может быть полезен на этом этапе, чтобы находить наиболее близкие компоненты.
-
Векторизация и центроиды: Для каждого соединенного компонента вычисляется центроид, и строится вектор, который направлен от одного центроида к другому. Эти векторы отражают ориентацию слов на странице.
-
Построение гистограммы: Затем следует создать гистограмму углов этих векторов. Углы можно получить с использованием тригонометрических функций, например,
atan2. Гистограмма позволит выявить наиболее частые углы, что в итоге даст оценку наклона текста.
Другие подходы
Существует несколько дополнительных методов, которые можно рассмотреть для определения угла наклона текста:
-
Преобразование Хафа (Hough Transform): Этот метод широко используется для распознавания геометрических фигур, включая прямые линии. Он позволяет выявить линии в изображении, которые затем могут быть использованы для оценки общего угла наклона текста.
-
Методы машинного обучения: Использование алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети, может быть эффективным для классификации стилей текста и определения его ориентации. С помощью обучающего набора можно обучить модель различать различные углы наклона и предсказывать их на новых образцах.
-
Фильтры и преобразования: Рассмотрите возможность применения фильтров, таких как фильтр Собеля или фильтр Кенни, для выявления краев текста, что также может помочь в определении ориентации.
-
Геометрические методы: Подходы, основанные на геометрическом анализе, такие как вычисление главных компонент (PCA), также могут быть использованы для определения наиболее выраженного направления в изображении.
Заключение
Определение ориентации текста в отсканированных документах – это задача с высоким уровнем сложности, требующая комплексного подхода. Метод, связанный с анализом ближайших соседей и гистограммой углов, является перспективным и может быть дополнен другими техниками, упомянутыми выше. Ваша задача может быть успешно решена с учетом различных методов, что обеспечит наиболее точные и эффективные результаты.