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文本检测算法新思路:基于区域重组的文本检测

摘要:文本检测是文本读取识别的第一步,对后续的文本识别有着重大的影响。本文主要介绍基于区域重组的文本检测算法。 本文分享自华为云社区《技术综述十三:弯曲文本检测算法(一)》,作者: 我想静静 。 背景介绍 文本检测是文本读取识别的第一步,对后续的文本识别有着重大的影响。一般场景下,可以通过对通用目标检测算法进行配置修改,来实现对文本行的检测定位。然而在弯曲文字场景,通用目标检测算法无法实现对文字边框的精准表述。因此,近年来很多学术论文都提出了新颖的解决场景文字检测的算法,主要包括两种思路:1. 基于区域重组的文本检测;2. 基于像素分割的文本检测。本文主要介绍基于区域重组的文本检测算法。 PixelLink PixelLink主要是针对相邻文本难以分离这个问题而提出的。该方法主要是预测文本/非文本区域,以及每个像素和它的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的像素之间的连接关系。在推理阶段,被预测为文本的像素和与该像素具有连接关系的像素被连接在一起。最后每个连接组件的最小外接矩形作为文本边框。 图1. PinxelLink 算法框架 由于使用了基于连通域的方法进行文本像素汇聚,导致该方...

RocketMQ 端云一体化设计与实践

作者 | 悟幻 一体化背景 不止于分发 我们都知道以 RocketMQ 为代表的消息(队列)起源于不同应用服务之间的异步解耦通信,与以 Dubbo 为代表的 RPC 类服务通信一同承载了分布式系统(服务)之间的通信场景,所以服务间的消息分发是消息的基础诉求。然而我们看到,在消息(队列)这个领域,近些年我们业界有个很重要的趋势,就是基于消息这份数据可以扩展到流批计算、事件驱动等不同场景,如 RocketMQ-streams,Kafka-Streams、Rabbit-Streams 等等。 不止于服务端 传统的消息队列 MQ 主要应用于服务(端)之间的消息通信,比如电商领域的交易消息、支付消息、物流消息等等。然而在消息这个大类下,还有一个非常重要且常见的消息领域,即终端消息。消息的本质就是发送和接受,终端和服务端并没有本质上的大区别。 一体化价值 如果可以有一个统一的消息系统(产品)来提供多场景计算(如 stream、event)、多场景(IoT、APP)接入,其实是非常有价值的,因为消息也是一种重要数据,数据如果只存在一个系统内,可以最大地降低存储成本,同时可以有效地避免数据因在不同系统...

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