OCRの効果的なバイナリ化になるのは

Question

私は新たに画像を使って作業しようとしています。 手書き画像用のOCRを開発しようとしています。いくつかの本を参照することで私は仕事を始めました

今私は最高のしきい値方法となる混乱があります。 ローカルアダプティブ方式が最適です。その中で、私はCanny、Bernsenの方法、またはStroke-Basedを知りたいのですが、どの方法が最良でしょうか。私は他人のアルゴリズムを持っていますが、最後のものは何も持っていません。 1.ダブルエッジ検出。 2.Strokeベースthersholding

Answer 1

閾値処理は、画像処理における主な問題である...これで私を助けてください。プロジェクトでは、エッジ検出のしきい値を向上させる必要があります。私は

最終閾値=（TBACK + Tfore）Tfore前景画像の平均画素値を見つける方法

1. が
2. TBACK初期閾値例えばT = 100
3. 検索背景画像の平均画素値を選択示唆/ 2
4. ステップ1〜5を繰り返すと、最良のしきい値が得られます。初期閾値は最終閾値にほぼ等しい。

正しいスレッショルド値を選択すると、検出された画像のエッジが最も高くなるためです。