【问题标题】:Compare two papers [closed]比较两篇论文[关闭]
【发布时间】:2016-05-30 02:24:31
【问题描述】:

想想我有一百万张由手机相机拍摄的书刊图像。纸上也没有图像,都是黑白的。大部分论文都是文字。

现在我用相机拍摄一张纸的图像,我想将此图像与最后一百万个相机进行比较以找到最相似的图像。

哪种类似的检查算法最适合我的选择?

因为结果不好,我不想使用 OCR 进行相似性检查!

【问题讨论】:

  • 您是否将图像作为 RGB 矩阵进行比较?
  • 你能找到纸张的边框来进行透视校正吗?

标签: matlab opencv image-processing machine-learning


【解决方案1】:

在我看来,你可以做一些预处理来增加文本边缘的对比度。然后你可以使用一些 features2D 算法并使用更高的阈值,比如 98%。图像应该被二值化。您可以尝试使用 LATCH 或 BRISK 或任何其他二进制描述符。也许使用金字塔。

如果您有示例图像要分享,我想我将能够进一步描述这些方法。

【讨论】:

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