detectTextCRAFT
描述
例子
通过使用工艺模型检测图像中的文本
一个输入图像读入MATLAB工作区。
我= imread (“handicapSign.jpg”);
计算使用的文本检测结果detectTextCRAFT函数。地区和亲和力阈值设置为默认值。的输出是一组边界框包含发现的文本区域。
bboxes = detectTextCRAFT(我);
画出输出图像通过使用边界框insertShape函数。
Iout = insertShape(我“矩形”bboxes,线宽= 3);
检测结果显示文本。
图imshow (Iout)
在ROI检测文本使用工艺
一个输入图像读入MATLAB工作区。
visiondatadir = fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”);我= imread (fullfile (visiondatadir,“imageSets”,“书”,“pairOfBooks.jpg”));
指定感兴趣区域(ROI)在输入图像。
投资回报率= (120、80250200);
检测文本在指定的ROI内使用detectTextCRAFT函数。该地区和亲和力阈值设置为默认值。的输出是一组边界框包含发现的文本区域。
bboxes = detectTextCRAFT (roi);
画出ROI和输出边界框在输入图像。检测结果显示文本。
我= insertObjectAnnotation (,“矩形”投资回报率,“投资回报”颜色=“绿色”);Iout = insertShape(我“矩形”bboxes,线宽= 3);图imshow (Iout)
通过修改亲和力阈值检测字符
这个例子展示了如何检测每个字符在文本区域输入图像的使用工艺模型。你可以通过修改亲和力阈值来实现这一点。这个示例还演示了不同的亲和力阈值对检测结果的影响。
一个输入图像读入MATLAB工作区。
visiondatadir = fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”);我= imread (fullfile (visiondatadir,“封套”,“book27.jpg”));
考虑指定亲和力阈值检测图像中的文本区域。
阈值= (1 0.1 0.01 0.001 0.0004);
Preallocate四维数组Iout存储输出图像的检测结果。
Iout = 0(大小(我,1),大小(我,2),(我,3)大小,长度(阈值));
计算每个亲和力阈值指定的输出输入。的输出是一组边界框包含发现的文本区域。画出输出图像通过使用边界框insertShape函数。区域阈值设置为默认值,0.4。
为问= 1:长度(阈值)bboxes = detectTextCRAFT(我LinkThreshold =阈值(问));Iout (:,:,: cnt) = insertShape(我“矩形”bboxes,线宽= 3);结束
显示的文本检测结果不同的亲和力阈值。你可以注意亲和力阈值降低,角色亲和力较低分数视为连接组件和分组为一个单一的实例。良好的定位和检测结果,亲和力阈值必须大于零。
图蒙太奇(uint8 (Iout),大小=[1 5],写成BackgroundColor =“白色”);标题([“LinkThreshold = 'num2str(阈值(1))“| LinkThreshold = 'num2str(阈值(2))“| LinkThreshold = 'num2str(阈值(3))…“| LinkThreshold = 'num2str(阈值(4))“| LinkThreshold = 'num2str(阈值(5)));
输入参数
输出参数
版本历史
介绍了R2022a
