However, with the above described a

However, with the above described approach it will be hardly possible to find a cell, which may give 100% confidence level. As we can see from the picture above, all the process of glyph localization, extraction, thresholding, etc. may cause some imperfections - some edge cells may contain also parts of white areas surrounding a glyph, but some inner cells which are supposed to be black may contain white pixels caused by neighboring white cells, etc. So instead of calculating number of white pixels over entire cell's area, we may introduce small gap around cell's borders and exclude it from processing. The above picture demonstrates the idea with gaps - instead of scanning entire cell which is highlighted by dark gray lines, we scan smaller inner area which is highlighted with light gray lines.

Now, when the recognition idea seems to be clear, we can get to its implementation. First of all the code goes throw the provided image and calculates sum of pixels' values for each cell. Then these sums are used to calculate fullness of each cell - how full is a cell filled with white pixels. Finally cell's fullness is used to determine its type ("1" - white filled or "0" - black filled) and confidence level. Note: before using this function (method), user must set glyph size to recognize

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อย่างไรก็ตาม กับข้างต้นอธิบายวิธีมันจะแทบไม่สามารถค้นหาเซลล์ ซึ่งอาจทำให้ระดับความเชื่อมั่น 100% เราสามารถดูได้จากภาพด้านบน กระบวนการทั้งหมดของสัญลักษณ์แปล สกัด thresholding ฯลฯ อาจทำให้เกิดข้อบกพร่องบางอย่าง- ขอบบางเซลล์อาจประกอบด้วยส่วนของพื้นที่สีขาวรอบตัวสัญลักษณ์ยัง แต่บางเซลล์ภายในที่ควรจะเป็นสีดำอาจประกอบด้วยพิกเซลสีขาวที่เกิดจากเซลล์ข้างเคียงขาว ฯลฯ ดังนั้น แทนที่จะคำนวณจำนวนของพิกเซลสีขาวพื้นที่เซลล์ทั้งหมด เราอาจแนะนำแคบรอบเส้นขอบของเซลล์ และแยกออกจากการประมวลผล ในภาพข้างบนแสดงให้เห็นว่า มีช่องว่าง - แทนการสแกนทั้งหมดในเซลล์ซึ่งจะถูกเน้น ด้วยเส้นสีเทาเข้ม เราสแกนขนาดเล็กภายในพื้นที่ซึ่งถูกเน้น ด้วยเส้นแสงสีเทาตอนนี้ เมื่อความคิดการรับรู้น่าจะ มีความชัดเจน เราสามารถเข้าถึงการดำเนินงาน ครั้งแรกของทั้งหมดรหัสไปโยนให้ภาพ และคำนวณผลรวมของค่าของพิกเซลสำหรับแต่ละเซลล์ แล้วผลบวกเหล่านี้จะใช้เพื่อคำนวณความแน่นของแต่ละเซลล์ - วิธีเต็มเป็นเซลล์ที่มีพิกเซลสีขาว ในที่สุด ความแน่นของเซลล์ถูกใช้เพื่อกำหนดชนิด ("1" -ขาวเต็ม หรือ "0" - ดำเต็ม) และระดับความเชื่อมั่น หมายเหตุ: ก่อนที่จะใช้ฟังก์ชันนี้ (วิธี), ผู้ใช้ต้องตั้งขนาดสัญลักษณ์การรับรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แต่ด้วยวิธีการที่อธิบายไว้ข้างต้นมันจะเป็นไปได้แทบจะหาเซลล์ซึ่งอาจจะทำให้ระดับความเชื่อมั่น 100% ในฐานะที่เราสามารถดูจากภาพข้างต้นทุกขั้นตอนของการแปลสัญลักษณ์การสกัดการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำ ฯลฯ อาจทำให้เกิดความไม่สมบูรณ์บาง - บางเซลล์อาจมีขอบยังส่วนของพื้นที่สีขาวรอบสัญลักษณ์ แต่เซลล์ภายในบางอย่างที่ควรจะเป็น สีดำจะมีพิกเซลสีขาวที่อยู่ใกล้เคียงที่เกิดจากเม็ดเลือดขาว ฯลฯ ดังนั้นแทนที่จะคำนวณจำนวนพิกเซลสีขาวไปทั่วพื้นที่ทั้งมือถือของเราอาจแนะนำช่องว่างขนาดเล็กทั่วเส้นขอบของเซลล์และยกเว้นได้จากการประมวลผล ภาพข้างบนแสดงให้เห็นถึงความคิดที่มีช่องว่าง -. แทนการสแกนมือถือทั้งหมดซึ่งจะถูกเน้นด้วยเส้นสีเทาเข้มเราสแกนพื้นที่ชั้นในที่มีขนาดเล็กซึ่งเป็นไฮไลท์ที่มีเส้นสีเทาอ่อนตอนนี้เมื่อความคิดที่ได้รับการยอมรับดูเหมือนว่าจะมีความชัดเจนเราจะได้รับการ การดำเนินงานของ แรกของทุกรหัสไปโยนให้ภาพและคำนวณผลรวมของค่าพิกเซลสำหรับแต่ละเซลล์ แล้วจำนวนเงินเหล่านี้จะถูกใช้ในการคำนวณความสมบูรณ์ของแต่ละเซลล์ - วิธีเต็มเซลล์ที่เต็มไปด้วยพิกเซลสีขาว ในที่สุดความสมบูรณ์ของเซลล์จะใช้ในการกำหนดประเภทย่อย ( "1" - สีขาวที่เต็มไปด้วยหรือ "0" - สีดำที่เต็มไปด้วย) และความเชื่อมั่นในระดับ หมายเหตุ: ก่อนที่จะใช้ฟังก์ชั่นนี้ (วิธีการ) ผู้ใช้จะต้องกำหนดขนาดของสัญลักษณ์ที่จะรับรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตาม กับข้างต้นอธิบายวิธีการจะเป็นไปได้แทบจะหาเซลล์ ซึ่งอาจจะทำให้ระดับความมั่นใจ 100% ในฐานะที่เราสามารถดูจากภาพข้างต้น กระบวนการทั้งหมดของการแปล Glyph , การสกัด , การปรับ , ฯลฯ อาจทำให้เกิดความไม่สมบูรณ์ - ขอบบางเซลล์อาจประกอบด้วยส่วนของพื้นที่สีขาวรอบภาพ แต่บางเซลล์ชั้นในซึ่งควรจะดำอาจมีสีขาวพิกเซลเกิดจากเซลล์เพื่อนบ้านขาว เป็นต้น เพื่อแทน คำนวณจำนวนของพิกเซลสีขาวบริเวณเซลล์ทั้งหมด เราอาจแนะนำช่องว่างรอบ ๆเส้นขอบเซลล์และยกเว้นจากการประมวลผล ภาพข้างต้นแสดงให้เห็นถึงความคิดที่มีช่องว่าง - แทนการสแกนเซลล์ทั้งหมด ซึ่งจะถูกเน้นด้วยเส้นสีเทาเข้ม เราสแกนขนาดเล็กภายในพื้นที่ซึ่งจะถูกเน้นด้วยเส้นสีเทาอ่อนตอนนี้ เมื่อความคิดการรับรู้น่าจะชัดเจน เราสามารถไปปฏิบัติ ครั้งแรกของทั้งหมด รหัส ไปโยนให้ภาพและคำนวณผลรวมของพิกเซล " ค่าของแต่ละเซลล์ แล้วเงินเหล่านี้จะถูกใช้เพื่อคำนวณความสมบูรณ์ของแต่ละเซลล์ - เซลล์เต็มไปด้วยพิกเซลสีขาวเป็นวิธีที่เต็ม ไพบูลย์ ในที่สุดมือถือถูกใช้เพื่อกำหนดประเภทของ ( " 1 " หรือ " 0 " เต็ม - สีขาว - ดำเต็ม ) และระดับความเชื่อมั่น หมายเหตุ : ก่อนที่จะใช้ฟังก์ชั่นนี้ ( วิธีการ ) , ผู้ใช้จะต้องกำหนดขนาดของภาพที่จะจำ