本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法,解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。
将存储在对象中的多边形标签转换为适用于语义分割工作流的标记阻止图像。
可以使用计算机视觉工具箱中的图像标记器应用来标记太大而无法放入内存和多分辨率图像的图像。有关详细信息,请参阅在图像标记器(计算机视觉工具箱)中标记大图像。图像标记器应用不支持对被阻止的图像进行像素标记。您只能使用 ROI 形状(如多边形、矩形和线条)创建标签。此示例演示如何使用函数将多边形 ROI 转换为像素标记的块图像,以进行语义分割工作流。