fullseye

segment_characters — MV text op

• データ種: image2d → labels2d
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.segment_characters(image, min_area=4, max_gap=1) (実装を直接呼ぶなら import mvtext; mvtext.segment_characters(image, min_area=4, max_gap=1)、台帳から引くなら opsmv.get("segment_characters"))
• HALCON 相当: segment_characters(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

文字行の画像を、字ごとの列の塊へ切り分けたラベル画像にする。

連結成分を列の範囲で束ね、列の隙間が max_gap 以下の成分は同じ字にする(i の点や = のように上下へ分かれた字を 1 字に数えるため)。min_area 未満の成分は雑音として 捨てる。ラベルは左から順。インクが無い画像は全 0 を返す(理由: 字が無い)。 空の入力(image が 0 要素)は ValueError。

Args: image: 灰色画像か bool の領域 (H, W)。 min_area: 残す連結成分の最小の画素数(>= 1)。 max_gap: 同じ字と見なす列の隙間(>= 0)。隙間が負(重なり)の成分は必ず束ねる。

Returns: image と同じ形の整数ラベル画像(背景 0、字 1..n)。

詳しい使い方ガイド

• machine_vision_classics ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

型が繋がる次の op(labels2d を入力に取れる)

select_characters

同カテゴリ(text)

text_line_orientation · text_line_slant · select_characters

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Provenance: mvtext.py — MV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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