汉字轮廓特征提取算法及其实现
计算机视觉中的轮廓线提取技术
计算机视觉中的轮廓线提取技术随着现代技术的迅速发展，计算机视觉技术也日渐成熟。
其中轮廓线提取技术是视觉算法中一个重要的环节，它能够从图像中提取出物体的轮廓线，为图像处理、目标检测、三维建模等应用提供基础支持。
本文将介绍计算机视觉中的轮廓线提取技术，包括方法原理、应用场景以及相关算法。
一、轮廓线提取技术原理轮廓线提取是数字图像处理中一个重要的过程，它主要通过对图像进行边缘检测和特征提取，来实现对物体轮廓线的提取。
轮廓线是物体和背景之间的边界线，它具有明显的区分度，适用于识别物体的形状、大小和位置等信息。
轮廓线提取技术的主要流程包括：1. 去噪：对原始图像进行降噪处理，使得图像更加干净，有利于后续的边缘检测和特征提取。
2. 边缘检测：经过降噪后，对图像进行边缘检测，以便提取出物体的轮廓线。
边缘检测算法主要有Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等。
3. 特征提取：提取边缘点，将其组成闭合的轮廓线。
常用的特征提取算法有霍夫变换、最大连通区域分析等。
二、轮廓线提取算法1. Sobel算子Sobel算子是一种边缘检测算法，在数字图像处理中广泛应用。
该算法通过对图像进行卷积操作，来提取出图像中的边缘点。
Sobel算子具有简单、易于实现的特点，但是提取出的边缘点可能不够准确，容易受到噪声的影响。
2. Canny算子Canny算子是一种比较常用的边缘检测算法，它对图像进行多次卷积操作，以提取出图像中的边缘点。
Canny算子具有高灵敏度和低误检率的特点，可以有效地提取出物体的轮廓线，受到很广泛的应用。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种利用二阶偏导数求解的边缘检测算法，它主要通过对图像进行拉普拉斯滤波，来提取出图像中的边缘点。
Laplacian算子具有灵敏度高、响应速度快的特点，但是容易受到噪声的干扰。
三、轮廓线提取技术的应用场景轮廓线提取技术可以应用于多个领域，如图像处理、目标检测、三维建模等。
轮廓特征提取
轮廓特征提取
轮廓特征提取是一种常用的图像处理技术，用于从图像中提取物体的轮廓信息。
这种技术可以应用于许多领域，例如医学图像分析、工业自动化、机器人视觉等。
轮廓特征提取的主要步骤包括：
1. 边缘检测：通过应用一些算法，如Canny算子、Sobel滤波器等，从图像中提取出物体的边缘。
2. 轮廓提取：在边缘检测的基础上，通过对边缘进行处理，提取出物体的轮廓。
常用的轮廓提取算法包括分水岭算法、连通域分析等。
3. 特征提取：在得到物体的轮廓后，可以通过一些特征提取方法，如Hu不变矩、Zernike矩、傅里叶描述子等，提取出物体的形状、纹理等特征信息。
轮廓特征提取的应用非常广泛，例如在医学图像分析中，可以通过提取肿瘤轮廓的特征信息，对肿瘤进行识别和分类；在工业自动化中，可以通过提取产品轮廓的特征信息，实现自动检测和质量控制；在机器人视觉中，可以通过提取环境中物体的轮廓特征，实现机器人的感知和导航等功能。
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轮廓提取的智能算法
轮廓提取的智能算法
轮廓提取是一种图像处理技术，它可以从图像中提取出物体的轮廓。
这种技术在计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域都有广泛的应用。
随着人工智能技术的发展，轮廓提取的智能算法也越来越成熟。
传统的轮廓提取算法主要是基于边缘检测的方法，例如Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以检测出图像中的边缘，但是对于复杂的图像，它们往往会产生大量的噪声和误检测。
因此，需要更加智能的算法来提高轮廓提取的准确性和效率。
近年来，深度学习技术在轮廓提取中得到了广泛的应用。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过大量的数据训练出一个模型，从而实现对图像的自动识别和分析。
在轮廓提取中，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）来实现。
CNN是一种特殊的神经网络，它可以自动学习图像中的特征，并将这些特征组合成更高级别的特征。
在轮廓提取中，CNN可以通过多层卷积和池化操作来提取图像中的轮廓信息。
例如，可以使用卷积层来检测图像中的边缘，使用池化层来降低图像的分辨率，从而减少噪声和误检测。
除了CNN，还有一些其他的智能算法也可以用于轮廓提取。
例如，基于图像分割的方法可以将图像分成多个区域，然后通过分析区域之间的边界来提取轮廓。
基于形态学的方法可以通过对图像进行膨
胀和腐蚀操作来提取轮廓。
这些算法都可以通过机器学习来优化，从而提高轮廓提取的准确性和效率。
轮廓提取的智能算法是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向。
随着人工智能技术的不断发展，我们相信轮廓提取的智能算法将会越来越成熟，为我们带来更加精确和高效的图像处理技术。
基于轮廓追踪的字符识别特征提取
Ｅ ｍ ｉ ｙ ｕ ｇ ｉｇ ａｓ ｗ ｔ． ｕａ — ａｌ ｏ ｎ ｍ ｎ ＠ｍ ｒ． ｊ ｅ ． ： ｓ ｕ ｄ ｎ
ｐ ｔ ｎ ｅ ｒ ｇ ａ ｄ Ａｐ ｌａｉｎ ，０ ７ ４ （０ ：０ — ０ ． ｕｅ Ｅ ￣ｎ ｅｉ ｎ ｐｉ ｔ ｓ ２０ ，３ ２ ）２ ７ ２ ９ ｒ ｎ ｃ ｏ
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轮廓提取的算法原理和代码c++实现
轮廓提取的算法原理和代码c++实现轮廓提取是图像处理中的一种常用技术，用于从图像中提取出感兴趣的物体的轮廓。
其实现原理是通过轮廓提取算法来将物体与背景分开，使得只有物体的轮廓部分被保留下来，而其他部分则被过滤掉。
轮廓提取的原理基于图像的边缘检测技术，边缘检测的目的是检测图像中的边缘（即物体与背景之间的边界）。
边缘检测是通过使用滤波器来检测图像中梯度变化的位置，由此找到物体与背景之间的边界。
常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt、Canny等。
接下来，我们可以使用轮廓提取的算法来进一步处理生成的边缘检测结果，提取出感兴趣的物体轮廓。
首先，需要读取一张图像并将其转为灰度图像。
接下来，可以使用基于轮廓的算法，从图像中提取出感兴趣的物体轮廓。
常用的轮廓提取算法有findContours和drawContours。
其中，findContours用于查找物体轮廓的像素点，而drawContours用于绘制轮廓线条。
下面是使用OpenCV库实现轮廓提取算法的C++代码：#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;// 转为灰度图像cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);// 边缘检测Mat edges;Canny(gray, edges, 100, 200);// 绘制轮廓Mat drawing = Mat::zeros(edges.size(), CV_8UC3);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){Scalar color = Scalar(0, 0, 255); // 红色drawContours(drawing, contours, i, color, 2, LINE_8, hierarchy, 0);}return 0;}从以上代码中可以看出，我们首先读取一张彩色图像，并将其转为灰度图像。
特征提取uve算法
特征提取uve算法特征提取是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从原始图像数据中提取出代表其特征的信息。
特征提取是许多计算机视觉应用的基础，包括目标检测、图像分类和人脸识别等。
基于分析人眼的视觉特征，UVE（Unity of Visual Elements）算法提取图像的局部和全局特征，以便对图像进行高级分析和识别。
UVE算法通过模拟人眼对图像的感知来实现特征提取。
UVE算法的特征提取过程主要包括以下几个步骤：1. 边缘检测：通过使用Canny算子等边缘检测算法，提取出图像中的边缘信息。
边缘是图像中的显著特征之一，可以用于后续的形状和轮廓分析。
2.色彩特征提取：UVE算法利用颜色直方图提取图像的色彩特征。
颜色直方图是一种统计图表，用于表示图像中各个颜色的分布情况。
通过计算颜色直方图，可以得到图像的颜色分布特征，进而用于图像分类和识别。
3.纹理特征提取：UVE算法使用各种纹理特征描述符，如局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）和方向梯度直方图（HOG）等，提取图像的纹理特征。
纹理是图像中的一种结构性信息，可以用于识别物体的表面特征。
4.字形特征提取：UVE算法通过分析图像中的字形信息来提取特征。
字形是指物体的形状、结构和轮廓等特征。
UVE算法可以通过检测图像中的几何形状和轮廓来提取字形特征。
5.空间分布特征提取：UVE算法通过对图像进行空间分析，提取出图像中不同物体之间的空间关系和分布特征。
空间分布特征可以用于判断物体之间的相对位置和距离关系。
特征提取完成后，UVE算法将提取的特征向量输入到分类器中进行分类和识别。
分类器可以是传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）和k最近邻分类器（k-NN），也可以是深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
由于UVE算法模拟了人眼对图像的感知过程，因此在图像处理和计算机视觉领域具有广泛的应用。
例如，在图像和图像检索中，可以利用UVE 算法提取图像的视觉特征，以便进行相似图像的匹配和检索；在人脸识别和人体姿态估计中，可以利用UVE算法提取图像中的关键点和特征，以实现人脸和人体的识别和分析。
浅谈数字图像处理及文字轮廓提取_顾国庆
Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 的 特 点 是 ： 平 均 、微 分 对 噪 声 有 抑 制 作 用 ； 而 Ｓｏｂｅｌ 算子在实际中最常用。它们存在一些共同的问题如： 它们的结果对 噪声很敏感， 图像的离散差分对噪声比对原图像更敏感； 可以通过 先对图像做平滑以改善结果， 但是又会产生一个问题： 会把一些靠 在一起的边缘平滑掉， 而且会影响对边缘的定位。
１ 、Ｒ ｏｂｅｒｔｓ 算 子 Ｒｏｂｅｒｔｓ 算 子 是 一 种 微 分 算 子 。 设 输 入 图 像 为 ｆ（ｉ ，ｊ ）， 算 子 输 出 图 像 为 ｇ（ｉ ，ｊ ）， 则 Ｒｏｂｅｒｔｓ 算 子 的 差 分 形 式 表 达 如 下 ： ｇｘ＝ｆ（ｉ ，ｊ ）－ ｆ（ｉ ＋１ ，ｊ ）； ｇｙ＝ｆ（ｉ ＋１ ，ｊ ）－ ｆ（ｉ ，ｊ ＋１ ）； ｇ（ｉ ，ｊ ）＝ａｂｓ（ｇｘ）＋ａｂｓ（ｇｙ）； 其卷积模板分别是：
பைடு நூலகம்
Ｒｏｂｅｒｔｓ 算 子 特 点 是 边 缘 定 位 准 ， 对 噪 声 敏 感 。 ２ 、Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 和 Ｓｏｂｅｌ 算 子 Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 边 缘 检 测 算 子 使 用 两 个 有 向 算 子 （ 一 个 水 平 的 ， 一 个 是垂直的， 一半称为模板） ， 每一个逼进一个偏导数：
像处理实现。
２． ２ 、数 字 图 像 处 理 的 应 用 领 域
图像信息既然是人类的主要信息源， 图像处理的应用领域就必 然涉及到我们生活的一切方面。并且随着人类活动范围的不断扩 大 ， 其 应 用 领 域 亦 随 之 不 断 扩 大 。 如 ： 文 字 及 图 纸 的 读 取 、医 用 图 像 处 理 、遥 感 图 像 处 理 、工 业 领 域 中 的 应 用 、军 事 公 安 方 面 等 。
基于轮廓的汉字笔画分离算法
写体识别 还不能达到令人满意 的效果 ＿ １ ］ 。脱 机手 写体 汉字识
别具 有广 阔的应用前 景 ， 它可 以广 泛应用于各 种纸质 文档 的
轮廓各种参数 和特征 点齐全 ， 易于识别 。实验表明 ， 本文设 计
的笔 画提取算法 正确 率较 高 ， 稳定性较好 ， 而且对倾斜 的字 体 不用校正也 能进行正确 的处理 。
提 出了笔 画分 离算法， 并通过程序 实现 了该 算法。实验证 明该算 法对 于提取 印刷体汉 字和 无连笔 的手写体汉 字是 有
效的。
关键词
笔 画分 离， 轮 廓检测 ， 特征 点 ， 凹点， 轮 廓跟踪 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １ 文献标识码 Ａ
中图法分类号
Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｏ ｎ Ｓｔ ｒ ｏ ｋｅ ｓ Ｓｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ Ｃｈｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｃｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｅｄｇ ｅ ＣＨＥＮＧ Ｌｉ Ｗ ＡＮＧ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ － ｑ ｉ ｎ ｇ ＬＩ ｔ ３ ｏ ＴＩ ＡＮ Ｗｅ ｉ Ｚ ＨＵ Ｚ ｏ ｎ ｇ － ｘ ｉ ａ ｏ Ｗ ＥＩ Ｈｏ ｎ ｇ － ｙ ｕ ｎ ＬＩ Ｕ Ｓ ａ ｉ
凹点连接起 来 ， 实现 相交 笔 画 的分 离 。该算 法 的特 点在 于 ： （ １ ） 无需对 字符图像的大小进行规范化 ， 而是直接对原 图像 的 轮廓进行处 理得 到笔画 。（ ２ ） 每 完成一 次轮廓 的跟踪可 以提
取一个完整 的笔 画， 不需要再进行合成处理 。（ ３ ） 提取 的笔 画
本文给出的方法是在获取汉字图像轮廓的基础上检测出轮廓曲线上的特征点包括凸点和凹点然后按一定的方向对轮廓进行跟踪在跟踪的过程中将相交笔画的交点也即凹点连接起来实现相交笔画的分离
一种基于复合轮廓骨架的汉字几何结构特征迁移方法
一种基于复合轮廓骨架的汉字几何结构特征迁移方法一种基于复合轮廓骨架的汉字几何结构特征迁移方法汉字的几何结构特征对于中文文本识别、字体识别等领域具有十分重要的作用。
在这些领域中，几何结构特征的迁移一直是一个研究热点。
本文介绍了一种基于复合轮廓骨架的汉字几何结构特征迁移方法，此方法通过提取汉字的复合轮廓骨架并将其转换为图像表示，从而实现对汉字几何特征的有效迁移。
一、介绍汉字是中文文本的基本单位，是中华文化的重要组成部分。
在近年来的自然语言处理领域中，汉字的识别、字体识别、字形分类等问题一直是研究重点。
汉字的几何结构特征是字体分类、文本识别等问题中的一个重要方面。
针对这一问题，目前已经提出了很多基于深度学习方法的研究，但这些方法仍然存在着一些问题，比如对于数据量小的情况下的迁移能力不足。
本文提出了一种基于复合轮廓骨架的汉字几何结构特征迁移方法，该方法可以有效地迁移汉字的几何结构特征，特别是在数据量小的情况下具有较好的性能。
二、复合轮廓骨架的提取复合轮廓骨架是一种用于描述汉字几何结构特征的数学模型，它可以表示出汉字的笔画顺序、方向、长度等信息。
在本文中，我们使用了LoG算法来实现复合轮廓骨架的提取。
具体步骤如下：1、将汉字进行二值化处理。
2、使用LoG算法对汉字进行滤波，得到汉字的边缘图。
3、对边缘图进行连通性分析，得到汉字的复合轮廓骨架。
通过以上步骤，我们可以得到汉字的复合轮廓骨架图像，该图像可以作为汉字几何结构特征的表征形式，以便进行进一步的处理。
三、复合轮廓骨架图像的转换复合轮廓骨架图像是一个由多个骨骼线条组成的图像，常常具有较高的信息冗余度和维度。
在本文中，我们将复合轮廓骨架图像转换为符号矩阵，并使用该矩阵来描述汉字的几何结构特征。
具体步骤如下：1、对复合轮廓骨架图像进行二值化处理。
2、将二值化后的图像进行统一尺寸化，以便进行进一步的处理。
3、将二值化后的图像转换为符号矩阵，该矩阵由0和1组成，表示骨骼线条的存在和不存在。
浅谈汉字特征字母及其提取规则
浅谈汉字特征字母及其提取规那么所谓特征字母，是指那些最能表征汉字轮廓特点的汉字字母。
人们看到一个汉字时，一般首先注意到的是它的轮廓特征，然后才是它的局部细节。
这就是汉字的认知规律。
从图形识别的角度来看，汉字认知更加注重轮廓性和整体性，字形的细微变化并不会给汉字认知造成多大影响。
因此，特征字母一定是构成汉字轮廓的汉字字母。
研究发现：人们通常是从汉字左上角开始，沿着顺时针方向扫描汉字轮廓的〔见以下列图〕。
因此，最能表征汉字轮廓特点的特征字母，首先是构成汉字左上角的汉字字母，其次是构成汉字右上角的汉字字母，再次是构成汉字右下角的汉字字母，最后是构成汉字左下角的汉字字母。
对于左右构造的汉字来说：左上角特征字母通常就是字首首字母〔第一个字母〕；右上角特征字母通常就是字身首字母；右下角特征字母通常就是字身末字母〔最后一个字母〕；左下角特征字母通常就是字首末字母〔见以下列图〕。
因此，左右构造汉字的特征字母依次是字首首字母、字身首字母、字身末字母和字首末字母。
对于上下构造的汉字来说：左上角特征字母通常就是字首首字母；右下角特征字母通常就是字身末字母；右上角特征字母有时是字首首字母〔如“京〞字〕，有时是字首末字母〔如“简〞字〕，有时是中间字母〔如“雪〞字〕，难以确定；左下角特征字母有时是字身首字母〔如“苡〞字〕，有时是字身末字母〔如“全〞字〕，有时是中间字母〔如“罢〞字〕，同样难以确定。
对于多数上下构造的汉字来说，人们通过一次扫描还无法辨识出汉字，还要进展第二次扫描，即扫描字身左上角和右上角，扫描的角度较第一次要小些。
字身左上角特征字母通常就是字首首字母，而字身右上角特征字母的位置那么难以确定〔见以下列图〕。
因此，上下构造汉字的特征字母依次是字首首字母，字身末字母和字身首字母。
正因为上下构造汉字的辨识需要进展两次扫描，所以，人们辨识上下构造汉字所花费的时间要比辨识左右构造汉字要多些；正因为上下构造汉字的特征字母为3个，比左右构造汉字的特征字母数量少1个，所以，人们对上下构造汉字辨识的错误率比上下构造汉字要高些。
轮廓提取的智能算法
轮廓提取的智能算法1背景介绍轮廓提取是一种在图像处理中常用的算法，它可以实现对图像中目标物体的轮廓进行提取和描述。
在计算机视觉、图像识别、物体检测等领域中有着广泛的应用。
而随着人工智能技术的不断发展，轮廓提取的算法也在不断优化和完善。
2轮廓提取的基本原理轮廓提取的基本原理是基于像素点之间的差异进行计算，将相邻的像素点进行比较，在差异达到一定阈值的情况下，就认为这两个像素点是不同的，因此可以将它们相连成线条，从而得到目标物体的轮廓线。
常用的算法有Canny算法、边缘检测算法、边缘连接算法等。
3基于深度学习的轮廓提取算法传统的轮廓提取算法存在一些问题，比如在处理复杂图像或噪声干扰图像时，提取的轮廓线可能不准确。
而基于深度学习的轮廓提取算法可以更好地解决这些问题。
基于深度学习的轮廓提取算法主要是利用深度神经网络来实现的。
它通过使用卷积神经网络（CNN）对图像进行训练，从而获取到图像中的特征信息，并将其用于轮廓线的提取和描述。
这种算法的优点在于可以针对不同类别的图像进行训练和优化，从而提高算法的准确性和鲁棒性。
4基于强化学习的轮廓提取算法另外，还有基于强化学习的轮廓提取算法，它是基于强化学习的智能算法，通过对图像中的轮廓进行监督学习和探索，来确定最优的轮廓线。
这种算法可以更好地适应复杂图像和噪声干扰的情况，从而提高轮廓提取的准确度。
5轮廓提取的应用轮廓提取的应用非常广泛。
一方面，它可以用于计算机视觉和图像识别等领域，从而实现对物体的检测、跟踪和识别等功能；另一方面，它可以用于医学影像领域，如CT扫描图像的分析和诊断等。
此外，轮廓提取还可以用于计算机图形学，如建模、动画制作、虚拟现实等领域中。
6结论随着人工智能技术的不断发展，轮廓提取的算法也在不断优化和完善。
基于深度学习和强化学习的智能算法，使得轮廓提取可以更好地适应复杂图像和噪声干扰的情况，从而提高轮廓提取的准确度和鲁棒性。
而轮廓提取广泛应用于计算机视觉、医学影像和计算机图形学等领域中，在实际应用中具有重要的意义。
基于机器学习的汉字笔画识别技术实现
基于机器学习的汉字笔画识别技术实现随着人工智能的发展，机器学习应用的范围逐渐扩大，其中的汉字笔画识别技术在各个领域得到了广泛应用。
本文将介绍基于机器学习的汉字笔画识别技术的原理、应用及其未来发展趋势。
一、基于机器学习的汉字笔画识别技术原理基于机器学习的汉字笔画识别技术首先需要训练一个模型，这个模型需要分别对每个汉字的笔画进行训练。
模型训练过程中所需要的数据是大量的汉字书写样本，这些样本需要经过预处理之后才能被模型处理。
在汉字笔画的预处理过程中，有两个主要的步骤：轮廓提取和特征提取。
轮廓提取即是提取汉字的笔画轮廓，这个过程需要将汉字通过光电转换器转换成数字信号，接着将信号进行采样，最后使用数字信号处理算法进行轮廓提取。
特征提取则是将轮廓信息转换成一组有意义的特征描述符，例如常用的特征描述符有离心率、曲率、端点、角点等，通过分析这些特征描述符，可以确定每个笔画的形状以及与其他笔画的区别。
基于准确的汉字笔画轮廓和特征描述符，就可以开始训练模型。
模型训练的主要过程就是将已知笔画信息输入到模型中，模型不断优化自身参数以达到最高准确度。
当完成了预加载并调优模型后，模型就能够辨别未知的汉字笔画。
二、基于机器学习的汉字笔画识别技术应用基于机器学习的汉字笔画识别技术在各个领域都有具体的应用。
以下列举一些实际案例。
1.字体设计方面：设计师可以利用这个技术来创建更准确、更真实的汉字字形效果；2.智能输入法：能够实现更高的识别率与更人性化的互动体验；3.文物传承方面：能够快速准确地识别历史文物中的汉字，从而更好地学习汉字的演变和历史；4.智能硬件：能够通过手写输入的方式完成文字识别，例如智能手表、智能手环等便携式智能硬件设备。
三、基于机器学习的汉字笔画识别技术未来发展趋势由于汉字笔画识别技术在近年的迅速发展和广泛应用，其未来的发展趋势也极为引人注目。
以下是几个可能的趋势：1.模型训练精度更高：准确率的提高对于实现高度准确识别和应用至关重要，超过人工操作的准确程度将是未来的研究方向；2.提高算法的效率：对于实时性要求高的应用场景，算法执行的速度将成为考虑的关键；3.交互方式升级：可以想象的一种可能的发展就是以更为普遍的使用机器视觉替代传统指针操作进行文字识别、书写、编辑等文本操作；4.更细颗粒度的识别：将不仅仅针对整个字词进行识别，而是针对每个笔画进行识别并实现更为精准的文字输入。
文本特征提取技术03
文本特征提取技术03文本特征提取技术031. 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型是文本特征提取中最简单直观的方法之一、它将文本表示为一个由单词组成的集合，忽略了单词出现的顺序和语法关系。
词袋模型首先需要对文本进行分词，然后统计每个单词在文本中出现的次数或频率。
这样就可以得到一个向量，其中每个维度代表一个单词，数值代表该单词在文本中的出现次数或频率。
2.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法。
TF-IDF值反映了一个单词在文本中的重要程度。
它的计算公式为：TF-IDF = TF * IDF，其中TF表示词频（一些单词在文本中出现的次数），IDF表示逆文档频率（文本中包含该单词的文档数的倒数）。
TF-IDF将每个单词表示为一个向量，向量的每个维度代表一个单词，数值代表该单词的TF-IDF值。
3. Word2Vec：Word2Vec是一个用于将单词表示为词向量的技术。
它通过训练神经网络模型来获取单词的分布式表示。
Word2Vec可以将单词的语义信息编码为向量，通过计算向量之间的相似度来衡量单词之间的关联性。
Word2Vec生成的词向量可以作为文本的特征输入到其他机器学习模型中进行分类、聚类等任务。
4. N-gram模型：N-gram模型是一种基于连续n个单词的文本特征提取方法。
N-gram模型通过提取文本中的连续n个单词来捕捉单词之间的上下文关系。
常见的N-gram模型有unigram（单个单词）, bigram（连续两个单词）和trigram（连续三个单词）。
通过计算不同N-gram的频率或出现概率，可以得到一个表示文本的向量。
5. 主题模型（Topic Model）：主题模型是一种用于提取文本的潜在语义结构的方法。
它假设每篇文档由多个主题组成，每个主题又由多个单词组成。
主题模型通过学习每个单词在每个主题中的概率分布，以及每篇文档由每个主题组成的概率分布，来得到对文本的表示。
（33条消息）汉字常用特征的提取方法详解
（33条消息）汉字常用特征的提取方法详解汉字模板制作：汉字模板即是对字模图片进行特征提取，将特征数据存放到存储器上构成模板。
模板制作与提取待识别汉字特征需要将原始汉字图片进行归一化，可增加特征的鲁棒性。
汉字数据尺度归一化到为64*64，归一化方法很多，最常用的是基于重心的归一化，不做详细介绍。
网格特征：在实际中，为了增加特征的鲁棒性，常常采用网格技术。
即统计汉字某一区域内特征的总和，这样可以削弱局部干扰。
网格结构主要是等分网格和弹性网格。
等分网格即是把原图像按尺寸平均分割为若干小网格，弹性网格则根据笔画密度划分原始图像。
弹性网格对字符位置偏移、扭曲更加不敏感，是目前使用最多的网格结构，考虑到“一” “l”等极端过窄字符，限制弹性网格弹力范围。
汉字的网格特征：汉字常用特征有：粗外围特征、外轮廓特征、内轮廓特征、方向线素特征。
其中粗外围、外轮廓用于粗分类，外轮廓、内轮廓、方向线素用于细分类。
1）粗外围特征该特征用于描述汉字较粗糙的结构信息。
首先对原汉字进行细化处理，得到汉字的骨架图像。
常用的图像细化算法均可，推荐使用R方法其速度较快。
R算法的一个链接：/detail/jy02660221/9584580原图像与骨架图像首先对骨架图像进行内部区域填充处理。
若该点为白色(非笔画区域)，则检测其上下左右四个方向是否有笔画，若都有笔画则认为该点为内部区域，将白色置为黑色，依次处理完所有白点。
然后将填充图分成4*4共16个小块，统计每一小块黑色点数(笔画)数量，构成16维粗外围特征。
特征提取示意如下。
填充图及粗外围特征2）外轮廓特征该特征用于描述汉字外部轮廓信息。
原汉字二值图像沿上下左右4个方向进行扫描。
为了提高对字符形变的鲁棒性，本文用弹性网格对扫描区域进行划分，统计该部分第一次碰到笔画的面积。
如下图(箭头表示的扫描方向) ，每个方向被分为了 4 个区域，每个区域阴影面积即是 1维特征。
那么经该处理后，得到 4*4=16 维特征。
如何提取文字的轮廓线，制作文字的三维模型？
如何提取文字的轮廓线，制作文字的三维模型？在CAD中我们有时需要得到文字的轮廓线，然后对文字进行一些变形处理，或者利用文字的轮廓线来制作三维的文字模型。
我们知道正常的文字是没有办法对笔画进行编辑或用三维建模命令进行处理的，必须将文字的轮廓线提取出来，转换成普通的线。
那如何能提取文字的轮廓线呢？其实CAD提供了分解文字的工具，可以讲SHX文字直接分解成线，将TTF文字分解为线和填充。
如果你使用AutoCAD的话，需要安装扩展工具（EXPRESS TOOL），如果是浩辰CAD的话则自带了这样的功能。
分解的方法非常简单，下面就给大家介绍制作步骤：1、设置一个文字样式，选择自己需要的字体，书写单行文字。
或者直接写多行文字，然后将文字设置成自己需要的字体，如下图所示。
2、如果你使用的是AutoCAD，可以输入TXTEXP命令或者在菜单中选择：Express>Text>Explode text，如果你用浩辰CAD的话，可以直接在菜单里选择：文字>文字轮廓线或输入命令EXPLODETEXT。
选择图中的文字，文字看上去没什么变化，但你框选这些文字的话，就可以看出文字已经被分解，如下图所示。
3、轮廓线自动被连接成了封闭轮廓线，而中间的填充是一个整体，直接点选中间的填充，将填充删除后，就得到纯粹的轮廓线了，如下图所示。
4、如果希望将这个图形拉伸成三维模型，先需要对一些有嵌套轮廓线的文字进行处理，例如A、D、苗的下部。
用面域（REGION）命令将轮廓线转换成面域。
5、用布尔运算的差集（SUBSTRACT）命令，将嵌套的轮廓从外轮廓中剪除，此时如果着色（SHADE）的话，应该如下图所示效果。
如果着色后有些轮廓仍然是线宽，说明没有正常生成面域，那就需要检查一下这个轮廓线是否自相交等等，具体方法可参考之前发的相关文章。
6、执行三维的拉伸（EXTRUDE）命令，选中所有轮廓线，输入拉伸高度，就可以得到三维的文字效果了，如下图所示。
中文文本聚类中的特征提取
中文文本聚类中的特征提取在中文文本聚类中，特征提取是一个关键的步骤，它将文本数据转化为机器可识别的数值特征，以便进行聚类分析。
特征提取的质量直接影响聚类结果的准确性和可解释性。
以下是一些常用的中文文本特征提取方法：1. 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）：将文本看作是一个词的集合，通过统计每个词在文本中出现的频次或者使用词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF）对词进行加权，将文本表示为一个稀疏向量。
这些向量可以用来计算文本之间的相似性，从而进行聚类。
2. n-gram模型：将文本中相连的n个词看作一个整体，称为n-gram。
通过统计n-gram在文本中出现的频次或者使用TF-IDF进行加权，将文本表示为一个向量。
n-gram模型可以捕捉到词之间的局部顺序信息。
常见的n值包括1-gram（单词）、2-gram（连续两个单词）和3-gram（连续三个单词）。
3. 主题模型（Topic Model）：主题模型可以将文本表示为一组主题的分布，每个主题表示一种概念或主题。
其中，常用的主题模型包括潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）和潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）。
通过主题模型，可以发现文本中隐藏的主题结构，从而进行聚类分析。
4. Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，可以将每个词表示为一个稠密的向量。
Word2Vec尤其适合捕捉词之间的语义信息。
通过将文本中的词进行Word2Vec表示，可以得到一个词向量矩阵，然后通过计算文本特征向量的平均值或者加权平均值来表示整个文本。
5.文本结构特征：中文文本具有丰富的结构信息，例如句子的分词、词性标注、句法分析等。
这些结构信息可以作为文本的附加特征，用来丰富文本的表示。
文字特征提取
文字特征提取中文文字特征提取是一种将中文文本数据转换成能够被计算机机器学习、深度学习等算法处理的数值化表示的技术，可以为中文自然语言处理（NLP）任务提供有用的特征。
本文将讨论一些常用的中文文字特征提取方法。
1. 词频统计词频统计是中文文本数据最基本的特征提取方法之一，它将文本数据转换为包含每个单词（或汉字）在文本中出现次数的向量。
这种方法可以帮助识别文本中最常见的单词，但并不能体现单词之间的语义关系。
2. TF-IDFTF-IDF（term frequency-inverse document frequency）是一种基于词频统计的特征提取方法，它通过解决词频统计方法的缺点，即常见词汇无法提供有意义的区分能力，来提高对文本的表征能力。
TF-IDF通过计算单词在所有文档中出现的频率来对单词进行加权，从而将重点放在那些出现次数相对较少，但在某个文档中出现较多的单词上，这样可以更好地捕捉文本的主题。
3. n-gramn-gram是一种较为常用的文本特征提取方法，它能够捕捉到不同单词（或汉字）之间的关系。
n-gram将文本分成连续的多个长度为n的词组，每个词组被看作是一个单独的特征。
例如，在n=2时，句子“我爱中国”将被拆分成“我爱”、“爱中国”两个词组，这样就能够反映出两个单词之间的关系。
4. LDALDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种基于概率的主题模型，它可以将文档视为多个主题的混合，其中每个主题又由多个单词组成。
通过LDA可以识别文档中隐藏的主题，从而提取更高层次的语义特征。
LDA主要用于主题建模和文本分类，是一种有价值的文本特征提取方法。
5. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的文本特征提取方法，它可以将每个单词映射为一个固定维度的向量。
Word2Vec将单词上下文转换为向量的形式，并将相似的单词映射到接近的位置。
这种方法可以帮助捕捉单词之间的语义关系，如同义词和相似词之间的关系。
一种面向集外字输入的手写汉字轮廓提取算法
一种面向集外字输入的手写汉字轮廓提取算法
郑军;林民
【期刊名称】《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》
【年(卷),期】2008(037)006
【摘要】介绍了一种按照TrueType字库格式对手写汉字提取字形轮廓的算法,包括手写汉字轮廓数据的获取、轮廓的有序化以及轮廓字形特征点的提取等主要步骤.实验表明,该算法效果良好,提取出的字形轮廓可以写入Windows集外字TrueType字库,自动生成TrueType字模.
【总页数】3页(P750-752)
【作者】郑军;林民
【作者单位】内蒙古师范大学,计算机与信息工程学院,内蒙古,呼和浩特,010022;包头师范学院,信息科学与技术学院,内蒙古,包头,014030;内蒙古师范大学,计算机与信息工程学院,内蒙古,呼和浩特,A010022
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.2
【相关文献】
1.一种面向三维人脸识别的同一截面有效轮廓线提取算法 [J], 苗树艳;金忠
2.一种基于动态描述库的集外汉字输入和显示方法 [J], 吴琴霞;栗青生
3.面向连续字符识别的手写汉字部件集及统计规律 [J], 赵巍;李春娣;刘家锋;唐降龙
4.《信息处理用GB13000.1字符集汉字部件规范》在输入法应用中的难点讨论
[J], 张小衡
5.不须学习任何键盘输入法的汉字输入系统—“中华第1笔”汉字手写识别系统的初步 [J], 周显光
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从文字四框对 文字扫描 ， 把所有 方 向都扫不 到 的原文字背景部分看成笔划黑点 区域 ． 这样 。 把原文
的不同字 体 的值 ， ２列 出 了宋体 、 表 仿宋 体 、 楷
体、 黑体 、 书和幼圆六种字体 以 ６ 隶 ４×６ ４点 阵取样
字处理成该 文字 的一个新 的轮廓 图形 ， 把轮廓 图 再 形分割成 ｍ ×ｍ 网格 ， 求出需要识别的全部 Ｎ个文
Ｍａ ． ０ ６ ｒ２ ０
文章编号 ：６２ ００ ２０ ）１ ０ ５ — ２ １７ —７ １ （０ ６０ — ０ ８ ０
汉 字轮廓特征提取 算法及 其实现
向旭 宇
（ 湖南城市学院 计算机科学系， 湖南 益阳 ４３０ ） １００
摘 要 ： 出了一种稳 定性好 ， 类能力强的汉字轮廓特征提取 方法及其算 法实现 给 分
ｆ
【 其他情况 ＊
ｉＪ＝ １ … ， ， ＝ １ … ， ， ， ｍ ｎ ， Ｎ
—
１
Ｎ
周边轮廓特征易 于提取 ， 字形 内部 存在 的干扰
对其没有影 响， 且具有较强的分类能力 ， 但周边轮廓
式中 ＝ ∑
。 ’
¨＝ ｌ
特征对 字形外 围的干扰和变形 较为敏感 ． 为了增强
弱 ： ２
ｅｓ ｌ ｅ
∞
１ ３
１ ４
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舵 ∞
铝
∞
周边轮廓特征 ， 即将汉字字形加上外接矩形边框 ， 然
后分别从上 、 、 、 下 左 右四个方向依 次扫描汉字点阵 ， 直至碰 到第一个 黑象素或对面 的边框为止 ， 记录下 每次扫描所经 过的 白象素数 ， 即可得到汉字的 四条
ｆ ｗ 该字所有 子样 ： Ｍ ＜
轮廓线 ． 将每条轮廓线划分成 ｎ ｎ＞ ０ 等份 ， （ ） 并计
ａ ｄ ｉ ｌｍｅ ｔ ｔ ｎ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｒ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｏ
ｓａ ｌｌ ｄｃａｓｆ ａｉｎ ． ｅａｇ ｒｔｍ ｔｂｅｙａ ｌｓｉｃ ｔ ｎ ｉ ｏ Ｔｈ ｌｏｉｈ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｃ ｎｏ ｒｆ ｔｒ ；ｅ ｔ ｒ ｘ ｒｃｉｎ；ｌｏｉｈ ｙｗｏ ｄ ： ｏ ｔｕ ｅ ｕｅ ｆ ｕ ｅｅ ｔａ ｔ ａ ａ ｏ ａｇ ｒｔ ｍ
关键 词 ： 轮廓 特征 ； 特征提取 ； 算法 中圈分类号 ： ９ ．２ １ １ １ ． 文献标识码 ： Ａ
Ｔｈｅ Ａｌｏ ｉｈ ｎ ｍ ｐｌｍ ｅ ｔ ｔｏ ａ ｕ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｄ Ｉ ｅ ｎ ａ ｉｎ ｂｏ ｔＣｈｉ ｓ ｎ ｏ ｒＦｅ ｔ ｒ ｎｅ ｅ Ｃｏ ｔ ｕ ａ ｕ ｅ
ＸＩ ＡＮＧ Ｘｕ—ｙ ｕ
（ ｐ ｒｍｅ ｔｆｃｍｐ ｔｒ ｃ ｎｅ，Ｈｕ ａ Ｄｅａ ｔ ｎ ｏ ｕｅ ｉ ｃ ｏ ｓｅ ｓ ｎ ｎａ Ｕｎｖｒｉ ｉｅｓｙ，Ｙｙ ｎ ｔ ｉａ ｇ，Ｈｕ ａ １０ ９ ｎ ｎ４ ３ ４ ）
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈｓｐ ｐ ｒｗａ ｉｅ ｔ ｏ ｓｔ ｅ ｈｎ ｓ ｏ ｔｕ ｅ ｔｒ ｔ ｓｒ ｃ ：ｎｔ ｉ ａ ｅ ｓｇｖ ａｍｅｈ ｄ ｏｇ ｔＣ ｉｅｅＣ ｎｏ ｒＦ ａｕｅｗｉｈａ ｎ
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算出每一等份的平均轮廓位置 ， 从而得到对应汉字
的 ４ 维 特 征 向 量 ， 为 汉 字 的周 边 轮 廓 特 征 称
４ Ｃ（ ０ ｒ ｉｅＣ ｎｏ ｒ ｅ ｔｒ ） Ｓ Ｆ ｕ —ｓ ｏ ｔｕ ａｕｅ ． ｄ Ｆ
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１ 该 所 子 ≥Ｍ Ｉ ， Ｂ 字 有 样 —
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第１ 期
向旭宇 ： ４ ７ ９ １ 汉字轮廓特征提取算法及其实现 Ｈ ２ ３ ５ ６ ８ ｍ ｎ
５ ９
的方法 进 行 编号
表 １ ４ ×４网格 的排列方法
１ ５
９
舵 ∞
铊 骢 ： ： 卯 ∞ ２ ２
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第０ ２ ３卷 ３ １ ０ ６年 第 期 月
（ Ｊｕｎ ｌ ｆ ｈｏ ａｇＵｎｖｒｉ自然科学版） ｅｈ ｏ ｇ ） ｏｒａ ｏ ａｙｎ ｉｅｓｙ（ ｃ ｎ ｅ ｎ Ｔ ｃｎ ｌ ｙ Ｓ 邵阳学院学报 ｔ Ｓｉ ｃ ｅ ａｄ ｏ
Ｖ０． ． ｏ １ １３ Ｎ ．
汉字笔划位 置变动 时分类 的稳定性 ， 我们对汉字 的
２ 参数 获 取
（ ） 可 以用我们所研制 的特征 提取分析工具 １ｍ
轮廓特征作 了模糊化的改进．
１ 算法描述
的分析来优选 ， 从分析情况来看 取 ４ 较为理想 ．
（） ２ 我们通过统计得到了国标两级 ６６ 个汉字 ７３
汉字属于方块文字 ， 其四周边含有丰富的信息 ，
轮廓特 征便 是其 中之一 ． 传统 的轮廓特征主要是指
字每个 网格 的黑点平均值 （ ， ｉ ＝ １…， ） ， ｚ 作为 阈值 ， 将输入文字各网格中黑点数 （ ， ｆＪ＝１ …， ， ， ｎ＝１ … ， 和Ｍ 比较 ， ， Ｎ） 按差值大小分为三个 值， 即为汉字轮廓特征 ．
基金项 目： 省教育厅科研 基金 资助项 目（４ １３ 湖南 ０ Ｃ ６）
收稿 日期 ：０ ５ １ ６ ２ ０ —１ —２
的值Ｍ 其中网格数以 ４×４ 取样 ， 并用如表 ｌ 所示
作者简介： 向旭字（９２ ）男 ， １７ 一 ， 湖南南县人， 讲师， 硕士， 主要研究方向： 中文信息处理、 信息安全