El algoritmo de segmentación dependerá principalmente de las características de fondo y primer plano (números) más que de qué (números / alfabetos / humanos) se está detectando. Por ejemplo, la cantidad de ruido que tiene en el fondo, el color de los números y el fondo, el tamaño de los otros objetos presentes en el fondo son algunas características de la imagen para decidir la segmentación.
Un umbral simple segmentará los números, si el fondo tiene diferentes niveles de graylevel / RGB, mientras que la detección de bordes puede funcionar con menos ruido y sin tener que calcular el valor del umbral. Otros algos de segmentación como la cuenca hidrográfica, el corte de gráficos, etc. serán útiles en ciertas aplicaciones u otras.
Verifique si desea preguntar sobre ‘representación’ o ‘descripción’ de números en lugar de ‘segmentación’ de números en la imagen. Los primeros 2 serán más relevantes para discutir si es un número que está tratando de reconocer en la imagen, pero esa etapa se produce después de la segmentación.
¿Cuál es un buen algoritmo de segmentación para reconocer números de imágenes?
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