基于mean shift算法的文字分割及应用

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传统的文字识别中,文字分割的计算量大,使文字识别速度慢。mean shift算法利用直方图描述和寻找分割区域,算法简单且具有很好的鲁棒性。改进后的mean shift算法,利用字符串间的距离信息及完整字符串经过屏幕所需的时间信息进行预测位置,减少了迭代次数,因此运算速度快,可实时进行跟踪字符串和连续分割。实验结果表明:该算法可以对连续的字符串进行稳定、实时的文字分割。
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