Преобразование в двоичный код: Конвертер текста в двоичный код

Содержание

Преобразование кодов — CoderLessons.com

Существует много методов или приемов, которые можно использовать для преобразования кода из одного формата в другой. Мы продемонстрируем здесь следующее

  • Двоичное преобразование в BCD
  • BCD в двоичное преобразование
  • BCD для Excess-3
  • Избыток-3 в BCD

Двоичное преобразование в BCD

меры

Шаг 1 – Преобразование двоичного числа в десятичное.

Шаг 2 – Преобразование десятичного числа в BCD.

Пример – конвертировать (11101) 2 в BCD.

Шаг 1 – конвертировать в десятичную

Двоичный номер – 11101 2

Расчет десятичного эквивалента –

шаг Двоичный номер Десятичное число
Шаг 1 11101 2 ((1 × 2 4 ) + (1 × 2 3 ) + (1 × 2 2 ) + (0 × 2 1 ) + (1 × 2 0 )) 10
Шаг 2 11101 2 (16 + 8 + 4 + 0 + 1) 10
Шаг 3 11101 2 29 10

Двоичный номер – 11101 2 = Десятичное число – 29 10

Шаг 2 – конвертировать в BCD

Десятичное число – 29 10

Расчет BCD-эквивалента. Преобразуйте каждую цифру в группы из четырех двоичных цифр.

шаг Десятичное число преобразование
Шаг 1 29 10 0010 2 1001 2
Шаг 2 29 10 00101001 BCD

Результат

(11101) 2 =  (00101001) BCD

BCD в двоичное преобразование

меры

Шаг 1 – Преобразуйте число BCD в десятичное.

Шаг 2 – Преобразование десятичного числа в двоичное.

Пример – конвертировать (00101001) BCD в двоичный файл.

Шаг 1 – конвертировать в BCD

Номер BCD – (00101001) BCD

Расчет десятичного эквивалента. Преобразуйте каждые четыре цифры в группу и получите десятичный эквивалент для каждой группы.

шаг Номер BCD преобразование
Шаг 1 (00101001) BCD 0010 2 1001 2
Шаг 2 (00101001) BCD 2 10 9 10
Шаг 3 (00101001) BCD 29 10

BCD номер – (00101001) BCD = десятичное число – 29 10

Шаг 2 – Преобразовать в двоичный

Использовал метод длинного деления для преобразования в десятичную систему в двоичную.

Десятичное число – 29 10

Расчет двоичного эквивалента –

шаг операция Результат остаток
Шаг 1 29/2 14 1
Шаг 2 14/2 7 0
Шаг 3 7/2 3 1
Шаг 4 3/2 1 1
Шаг 5 1/2 0 1

Как упомянуто в шагах 2 и 4, остатки должны быть расположены в обратном порядке, чтобы первый остаток стал младшей цифрой (LSD), а последний остаток стал самой старшей цифрой (MSD).

Десятичное число – 29 10 = двоичное число – 11101 2

Результат

(00101001) BCD = (11101) 2

BCD для Excess-3

меры

  • Шаг 1 – Преобразование BCD в десятичную.

  • Шаг 2 – Добавьте (3) 10 к этому десятичному числу.

  • Шаг 3 – Преобразование в двоичный файл, чтобы получить избыточный код 3.

Шаг 1 – Преобразование BCD в десятичную.

Шаг 2 – Добавьте (3) 10 к этому десятичному числу.

Шаг 3 – Преобразование в двоичный файл, чтобы получить избыточный код 3.

Пример – конвертировать (1001) BCD в Excess-3.

Шаг 1 – конвертировать в десятичную

(1001) BCD = 9 10

Шаг 2 – Добавьте 3 к десятичной

(9) 10 + (3) 10 = (12) 10

Шаг 3 – Преобразование в Избыток-3

(12) 10 = (1100) 2

Результат

(1001) BCD = (1100) XS-3

Превышение 3 для преобразования BCD

меры

Шаг 1 – Вычтите (0011) 2 из каждых 4 битов избыточной цифры 3, чтобы получить соответствующий код BCD.

Пример – конвертировать (10011010) XS-3 в BCD.

Given XS-3 number  = 1 0 0 1 1 0 1 0 
Subtract (0011) 2   = 1 0 0 1 0 1 1 1
                    --------------------
               BCD = 0 1 1 0   0 1 1 1

Результат

Как перевести строку в двоичный код python

Преобразование десятичного в двоичный файл в python

(6)

На этот вопрос уже есть ответ:

  • Python int для двоичного? 24 ответов

Есть ли какой-либо модуль или функция в python, которую я могу использовать для преобразования десятичного числа в его двоичный эквивалент? Я могу преобразовать двоичный код в десятичный с помощью int (‘[binary_value]’, 2), так что любой способ сделать обратный, не записывая код, чтобы сделать это сам?

Вы также можете использовать функцию из модуля numpy

который также может обрабатывать ведущие нули:

Я согласен с ответом @ aaronasterling. Однако, если вам нужна небиная строка, которую вы можете использовать в int, вы можете использовать канонический алгоритм:

все номера хранятся в двоичном формате. если вы хотите текстовое представление заданного числа в двоичном формате, используйте bin(i)

есть ли модуль какого-то аккуратного способа сделать это?

5 ответов:

как более питонный способ вы можете сначала преобразовать строку в массив байтов, а затем использовать

вы можете получить доступ к значениям кода для символов в строке с помощью ord() встроенная функция. Если вам нужно отформатировать это в двоичном формате, то string.format() метод сделает работу.

(спасибо Ashwini Chaudhary за публикацию этого фрагмента кода.)

хотя приведенный выше код работает в Python 3, этот вопрос становится более сложным, если вы предполагаете любую кодировку, отличную от UTF-8. В Python 2 строки являются последовательностями байтов, а кодировка ASCII принимается по умолчанию. В Python 3 строки считаются Unicode, и есть отдельный bytes тип, который действует больше как строка Python 2. Если вы хотите принять любую кодировку, отличную от UTF-8, вам нужно будет указать кодировку.

в Python 3, то, вы можете сделать что-то вроде этого:

различия между кодировкой UTF-8 и ascii не будут очевидны для простых буквенно-цифровых строк, но станут важными, если вы обрабатываете текст, содержащий символы не в наборе символов ascii.

Это обновление для существующих ответов, который используется bytearray() и не может работать таким образом:

потому что, как объяснено в ссылке выше, если источником является строка,вы также должны дать кодировку:

method_b значительно более эффективен при преобразовании в массив байтов, потому что он делает вызовы функций низкого уровня вместо того, чтобы вручную преобразовывать каждый символ в целое число, а затем преобразовывать это целое число в его двоичное значение.

Преобразование двоичных файлов в ASCII и наоборот

(5)

Используя этот код, чтобы взять строку и преобразовать ее в двоичный:

Который, если я помещаю его в этот сайт (на правом сайте), я получаю свое hello . Мне интересно, какой метод он использует. Я знаю, что я мог бы объединить строку двоичного кода в 8, а затем сопоставить ее с соответствующим значением bin(ord(character)) или каким-либо другим способом. Действительно ищет что-то более простое.

Вот простой метод python для простых строк, оставленный здесь для потомков.

Вы ищете код для этого или понимаете алгоритм?

Делает ли это то, что вам нужно ? В частности, a2b_uu и b2a_uu ? Есть много других вариантов там, если они не то, что вы хотите.

(ПРИМЕЧАНИЕ: не парень Python, но это казалось очевидным ответом)

Это мой способ решить вашу задачу:

Это простая версия JF Sebastian’s. Спасибо за фрагменты, хотя JF Себастьян.

если вы не хотите импортировать какие-либо файлы, вы можете использовать это:

для преобразования текстового файла в двоичный файл.

и вы можете использовать это, чтобы преобразовать его в строку:

надеюсь, что это полезно, я использовал это с помощью специального пользовательского шифрования для отправки через TCP.

Преобразование данных всегда широко использовалось утилитой и одним из них может быть преобразование строки в ее двоичный эквивалент. Давайте обсудим некоторые способы, которыми это может быть сделано.

Способ № 1: Использование join() + ord() + format()
Комбинация вышеупомянутых функций может использоваться для выполнения этой конкретной задачи. Функция ord преобразует символ в его ASCII-эквивалент, формат преобразует его в двоичное число, а join используется для объединения каждого преобразованного символа в строку.

# Python3 код для демонстрации работы
# Преобразование строки в двоичный файл
# Использование join () + ord () + format ()

# печать оригинальной строки

print ( «The original string is : » + str (test_str))

# используя join () + ord () + format ()
# Преобразование строки в двоичный файл

res = ‘ ‘.join(format(ord(i), ‘ b’) for i in test_str)

print ( «The string after binary conversion : » + str (res))

Способ № 2: Использование join() + bytearray() + format()


Этот метод почти аналогичен вышеуказанной функции. Разница здесь в том, что вместо преобразования символа в его ASCII с использованием функции ord, преобразование сразу строки выполняется функцией bytearray.

# Python3 код для демонстрации работы
# Преобразование строки в двоичный файл
# Использование join () + bytearray () + format ()

# печать оригинальной строки

print ( «The original string is : » + str (test_str))

# используя join () + bytearray () + format ()
# Преобразование строки в двоичный файл

res = ‘ ‘.join(format(i, ‘ b ‘) for i in bytearray(test_str, encoding =’ utf — 8 ‘))

Преобразование двоичного числа в шестнадцатеричное — Сетевое администрирование

Время от времени приятно отдохнуть от руководств и посмотреть на что-нибудь более интересное. Мы все видели двоичный код, и большинство людей знают, что он состоит из двух символов, нуля и единицы. Большинство людей также понимают, что двоичный код можно преобразовать в десятичный, взяв двоичное число из правой части последовательности и применив его к другой последовательности чисел «два в степени». Например, восьмизначный двоичный код может выглядеть так — «10010001». Это включает одну цифру «1», одну «16» и одну цифру «128», что в сумме составляет 145. Это довольно просто. Когда вы добавляете больше чисел, все становится сложнее, но принцип тот же.

Теперь — если вы много работаете с HTML, вы увидите коды, которые представляют цвета. Эти коды включают буквы и представлены в шестнадцатеричном формате. Буквы на самом деле являются числами, но поскольку символы, которые мы обычно используем, находятся в базе 10, то есть цифры от 0 до 9, мы должны использовать буквы для представления чисел 10,11,12,13,14 и 15. Это потому, что шестнадцатеричные является основанием 16 и состоит из 16 цифр, включая ноль. Мы не используем два символа в шестнадцатеричном числе, пока не дойдем до числа 16, которое на самом деле равно «10». Это составляет один шестнадцать. Шестнадцатеричное число «18» на самом деле составляет шестнадцать плюс 8, что равно 24. Шестнадцатеричный код «1F» представляет 31 в десятичном виде, потому что у нас есть один шестнадцать плюс 15. Понятно?

Итак, мы можем понять, что такое шестнадцатеричное число в десятичной системе счисления, когда у нас всего два символа. Одна цифра представляет, сколько у нас «16», а другая просто считает от нуля до пятнадцати. Итак, самое большое число, которое у нас есть, — это «FF», которое составляет пятнадцать раз по шестнадцать плюс пятнадцать. Ответ — 255. Вы уже можете видеть преимущества шестнадцатеричного кода, потому что в двоичном формате для этого числа потребуется восемь символов, а мы сделали это двумя.

Так как же проще преобразовать большие числа в десятичные? Ответ — разделить каждый шестнадцатеричный символ на его двоичный эквивалент. Таким образом, шестнадцатеричное число 8FA4 превращается в двоичное 1000.1111.1011.0100. Здесь мы можем увидеть каждое число, составляющее окончательный ответ. Начиная слева, у нас есть 4, 16, 32, 128 и т. Д. … вплоть до последнего символа, который равен 32 768. Сложите все числа, представленные единицами, и мы получим 36772. Итак, наш шестнадцатеричный код 8FA4 на самом деле равен 36772 в десятичном виде. Четыре символа, представляющие шестнадцать символов в двоичном формате, действительно очень впечатляют.

Если вы вспомните свои шестнадцатеричные коды в HTML, которые представляют цвета, вы заметите, что у вас есть шестнадцатеричные коды из 6 символов. Первый символ представляет 16, второй — 16 в степени 2, третий — шестнадцать в степени 3 и так далее. Если вы разобрались, то наибольшее число из шести шестнадцатеричных цифр будет 16 777 215. Почти семнадцать миллионов цветов представлены всего шестью символами.

Преобразования “время-код”, “код-время”

Часть 1. “Преобразование импульсов заданной длительности в эквивалентные двоичные кодовые комбинации”

Цель работы – построение и изучение схемы преобразования импульсов заданной длительности в двоичные кодовые комбинации. Развитие практических навыков применения двоичной системы счисления.

1.  Общие сведения

Одной из задач, решаемых в информационных системах, является преобразование аналоговых величин в соответствующие двоичные цифровые эквиваленты. Необходимость решения этой задачи обусловлена массовым применением цифровых устройств в технологических процессах. Цифровые эквиваленты аналоговых величин могут быть представлены в различных системах счисления, но на практике чаще других используются двоичные коды, что связано с машинной обработкой сигналов на основе двоичной арифметики. Часто количественной характеристикой аналоговых сигналов является время, в течение которого их амплитуда соответствует заданному уровню. Как правило, это время между двумя последовательными характерными изменениями амплитуды сигнала, например, от низкого к высокому уровню, и наоборот, что практически характеризует длительность импульсов прямоугольной формы. Такие импульсы могут быть получены от контактных датчиков, релейных элементов и других устройств систем автоматики.

Преобразование длительности импульса в двоичный код может быть осуществлено устройством, функциональная схема которого показана на рис. 3.1. Действие такого устройства основано на суммировании за интервал времени, равный длительности импульса Тн  электрических импульсов заданной частоты f, вырабатываемых генератором, и последующем представлении полученного числа (N)10 = f × Тн  в двоичном коде (N)2 .

В данной лабораторной работе схема преобразования реализуется с помощью лабораторной установки УМ-12. Схема соединений элементов на лицевой панели УМ-12 показана на рис. 3.2. Задатчик импульса состоит из кнопки “Пуск”, внутреннего генератора G с частотой 500 кГц, одновибратора F и универсального JK-триггера, включенного по схеме Т-триггера. В качестве вентильного элемента используется элемент “2И-НЕ”. Импульсы заданной частоты f формируются внешним генератором Г5-54. Для счета числа импульсов в течение времени Тн и представления полученного числа (N)10    в двоичном коде (N)2  используется восьмиразрядный двоичный счетчик СТ. Индикация двоичного кода осуществляется светодиодами, подключенными к выходам всех восьми разрядов счетчика. Длительность импульса равна интервалу времени между двумя последовательными нажатиями кнопки “Пуск”, переводящими JK-триггер сначала в единичное, затем в нулевое состояние.

Рис. 3.1

Рис. 3.2

2.  Порядок выполнения работы

2.1.      Включить генератор Г5-54.

2.2.  Установить на выходе генератора импульсы положительной полярности амплитудой 5 В, длительностью 1 мкс, частотой f = 10 Гц.

2.3.      Собрать схему по рис. 3.2.

2.4.   Установить переключатель “Вид переноса” на лицевой панели установки УМ-12 в положение “Сквозной”.

2.5.      Включить тумблер “Сеть” на лицевой панели установки

УМ-12.

2.6.      Кнопкой “СТ сброс” установить счетчик в нулевое состояние.  Если  счет  продолжается,  то  однократно  нажать  кнопку

“Пуск”, а затем кнопку “СТ сброс”.

2.7.      Снять характеристику схемы преобразования в соответствии с таблицей:

Заданием для заполнения графы Тн является один из следующих вариантов:

1)  3; 8; 13; 18; 23;

2)  4; 9; 14; 19; 24;

3)  5; 10; 15; 20; 25.

Для заполнения графы (N)2 использовать восьмиразрядный двоичный код. Полученное на выходе счетчика число в двоичном коде (N)2    перевести в десятичное (N)10  . Длительность заданного импульса контролировать по секундомеру. Начало и конец отсчета задается нажатием кнопки “Пуск”. Перед началом каждого цикла необходимо устанавливать счетчик в нулевое состояние кнопкой “СТ

сброс”.

2.8.      По данным таблицы построить график зависимости в координатах (N)10 Тн .

2.9.      Выключить питание установки УМ-12 и генератора Г554, разобрать схему.

Содержание отчета

1.  Название и цель работы.

2.  Схема соединений, таблица, график.

3.  Временная диаграмма.

4.  Выводы по работе.

Контрольные вопросы

1.  Какое максимальное число в десятичном эквиваленте может быть сформировано на выходе двоичного счетчика СТ, используемого в построенной схеме преобразования?

2.  Как изменится разрядность двоичного кода на выходе счетчика, если при неизменной длительности импульса Тн = 5 с частоту внешнего генератора f изменить с 10 кГц на 15 Гц?

3. Какова максимальная длительность импульса Тн в схеме преобразования с восьмиразрядным счетчиком при частоте внешнего генератора f = 100 Гц?

4. Приведите примеры практического применения данной схемы преобразования?

Материал взят из книги Системы преобразования, передачи и отображения информации в транспортной телематике (В.Г. Соколов)

преобразование Пи в двоичный код

ВНИМАНИЕ! Не вычисляйте Пи в двоичном виде. Это предостережение связано с тем, что Пи — число нормальное, а значит, содержит ВСЕ конечные битовые последовательности.
Если вы это сделаете, вас обвинят:
В нарушении закона об авторских правах (на все книги, все рассказы, все газеты, все журналы, все сайты, всю музыку, все фильмы и все ПО, включая полный исходный код Windows)
В посягательствах на торговыхе марки.
Во владении детской порнографией.
В шпионаже (незаконном владении сверхсекретной информацией).
Во владении ПО для взлома DVD.
В создании угрозы президенту.
Во владении номером социального страхования каждого из нас, номерами кредитных карточек каждого из нас, ПИН-кодами каждого из нас, неопубликованными телефонными номерами каждого из нас и личными паролями каждого из нас.
В действиях, порочащих Ислам. Формально это не запрещено, но вам все же придется скрываться вместе с Салманом Рашидом.
В поношении Сайентологии, что незаконно — спросите Кита Хенсона.
Кроме того, ваш компьютер будет содержать все существующие опасные вирусы. Да что там — все ВОЗМОЖНЫЕ, даже еще не созданные, опасные вирусы.
Некоторые файлы на моей машине являются очень личными, и я, к примеру, не хотел бы, чтобы вы копались в них.
Вы можете остановиться, вычислив всего пару знаков, но зачем рисковать? Кто знает, как далеко вы можете залезть в Пи, прежде чем обнаружить секретные документы об убийстве JFK, фотографии вашей шестилетней соседки, вытворяющей отвратительные вещи со своей собакой, или законченные копии еще не выпущенного эпизода Звездных Войн. Короче, просто не делайте этого.
Эти предупреждения так же относятся и к e, корню из 2, константе Эйлера, Фите, косинусу любого ненулевого алгебраического числа и, кроме того, к подавляющему большинству всех действительных чисел.
Вот поэтому, такие числа всегда вычисляются и представляются в десятичном виде, как-никак это не шуточки.

Автор неизвестен, перевод Полневича Александра.
обсуждение статьи

Сетевые решения. Статья была опубликована в номере 02 за 2004 год в рубрике PRIcall

перевод на английский, синонимы, антонимы, примеры предложений, значение, словосочетания

Джордж Буль взял двоичный код Лейбница и создал Булеву алгебру, а Джон фон Нейманн взял Булеву алгебру и создал цифровой компьютер. George Boole took Leibniz’s binary code and created Boolean algebra, and John von Neumann took Boolean algebra and created the digital computer.
Примечание. Этот запрос использует секрет приложения, поэтому его ни при каких условиях нельзя вставлять в клиентский код или в двоичный код приложения, который можно декомпилировать. Note that because this request uses your app secret, it must never be made in client — side code or in an app binary that could be decompiled.
Маркер клиента применяется для идентификации приложения. Его можно встроить в двоичный код нативного мобильного приложения или в приложение для ПК. The client token is an identifier that you can embed into native mobile binaries or desktop apps to identify your app.
И он видел всё в терминах — Он мог читать двоичный код прямо с машины. And he saw everything in terms of — he could read the binary code straight off the machine.
И вовсе не двоичный код будет определять компьютеры вселенной — это своего рода аналоговый компьютер. And it’s not going to be binary code that defines the computers of the universe — it’s sort of an analog computer.
Я перевел всю информацию с телефона в двоичный код, но расшифровка данных займет некоторое время. I got a binary dump off the phone, but the data was misaligned, so that’s gonna take a while.
Считывается двоичный код, как цифровая матрица. It’s read by binary code, bitmaps, something like that.
Если бы числовое число хранилось и управлялось как чистый двоичный код,то для сопряжения с таким дисплеем потребовалась бы сложная схема. If the numeric quantity were stored and manipulated as pure binary, interfacing to such a display would require complex circuitry.
Поэтому в тех случаях, когда вычисления относительно просты, работа с BCD может привести к более простой общей системе, чем преобразование в двоичный код и из двоичного кода. Therefore, in cases where the calculations are relatively simple, working throughout with BCD can lead to a simpler overall system than converting to and from binary.
По сравнению с ними флэш-преобразователь также довольно прост и, кроме аналоговых компараторов, требует только логики для окончательного преобразования в двоичный код. Compared to these, a flash converter is also quite simple and, apart from the analog comparators, only requires logic for the final conversion to binary.
Например, автоматизация сборки-это подход к автоматизации процесса компиляции исходного кода в двоичный код. For example, build automation is an approach to automating the process of compiling source code into binary code.
Однако метод требует подготовки образца для преобразования каждой базы в расширенный двоичный код перед секвенированием. However, the method does require sample preparation to convert each base into an expanded binary code before sequencing.
Мы можем, например, передавать текст в двоичном коде, но двоичный код не говорит нам прямо, что этот текст имеет в виду. We may, for example, transmit a text in binary code, but the binary code does not tell us directly what the text intends.
Двоичный код для этой инструкции 10110, за которым следует 3-битный идентификатор, для которого регистр должен использоваться. The binary code for this instruction is 10110 followed by a 3 — bit identifier for which register to use.
Ранние телепринтеры использовали код Бодо, пятиразрядный последовательный двоичный код. Early teleprinters used the Baudot code, a five — bit sequential binary code.
Я видел, что мы добавляем двоичный код к записям Вавилона,но только с 3 категориями. I saw we add Binary to the Babel entries, but with only 3 categories.
Двоичный код — это не язык, а представление. Binary is not a language, it is a representation.
Примечание по безопасности: во всех описанных выше случаях код можно просматривать либо в форме исходного HTML-кода, либо путем декомпиляции двоичного кода приложения. Security Note: in all above cases, the code can be directly viewed, either by reading the HTML source or by decompiling an app binary.
Конечно же, есть двоичный рефлексный код, но когда ты обращаешься к нему, по сути, под каждым выбором, есть либо единица, либо ноль. Sure, there are grays… but when you come right down to it, at its core, beneath every choice, there’s either a one or a zero.
Машинный код был языком ранних программ, написанных в наборе инструкций конкретной машины, часто в двоичной системе счисления. Machine code was the language of early programs, written in the instruction set of the particular machine, often in binary notation.
В 1983 году двоичное программное обеспечение стало защищенным авторским правом в Соединенных Штатах, а также решением Apple против закона Франклина, до которого только исходный код был защищен авторским правом. In 1983, binary software became copyrightable in the United States as well by the Apple vs. Franklin law decision, before which only source code was copyrightable.
LLVM также может генерировать перемещаемый машинный код во время компиляции или компоновки или даже двоичный машинный код во время выполнения. LLVM can also generate relocatable machine code at compile — time or link — time or even binary machine code at run — time.
Этот двоичный компьютерный код можно сделать более удобочитаемым для человека, выразив его в шестнадцатеричном виде следующим образом. This binary computer code can be made more human — readable by expressing it in hexadecimal as follows.
Двоично-десятичный код времени начал тестироваться в 1960 году и стал постоянным в 1961 году. A binary — coded decimal time code began testing in 1960, and became permanent in 1961.
Двоично-десятичный код — это цифровой метод кодирования чисел с использованием десятичной нотации, причем каждая десятичная цифра представлена четырьмя битами. Binary — coded decimal is a digital encoding method for numbers using decimal notation, with each decimal digit represented by four bits.
Для каждого обновленного устройства облачная служба вносила изменения в код, выполняла онлайн-компиляцию и отправляла двоичный файл. For every updated device, the Cloud based service introduced variations to code, performs online compilation, and dispatched the binary.

Зашифровка текста в двоичный код

Преобразуйте двоичный текст в текстовый / английский или ASCII, используя prepostseoБинарный переводчик. Введите двоичные числа (например, 01000101 01111000 01100001 01101101 01110000 01101100 01100101) и нажмите кнопку Преобразовать

— Random Fact —

Двоичный переводчик

Двоичный переводчик – это инструмент для перевода двоичного кода в текст для чтения или печати. Вы можете перевести двоичный файл на английский, используя два метода; ASCII и Unicode.

Двоичная система счисления

Система двоичного декодера основана на числе 2 (основание). Он состоит только из двух чисел как системы счисления base-2: 0 и 1.

Хотя бинарная система применялась в различных целях в древнем Египте, Китае и Индии, она стала языком электроники и компьютеров современного мира. Это наиболее эффективная система для обнаружения выключенного (0) и включенного (1) состояния электрического сигнала. Это также основа двоичного кода в текст, который используется на компьютерах для составления данных. Даже цифровой текст, который вы сейчас читаете, состоит из двоичных чисел. Но вы можете прочитать этот текст, потому что мы расшифровали двоичный код перевод файл, используя двоичный код слова.

Двоичное число легче прочитать, чем выглядит: это позиционная система; поэтому каждая цифра двоичного числа возводится в степень 2, начиная с 20 справа. Каждая двоичная цифра в преобразователе двоичного кода относится к 1 биту.

Что такое ASCII?

ASCII – это стандарт кодирования символов для электронной связи, сокращенный от Американского стандартного кода для обмена информацией. В компьютерах, телекоммуникационном оборудовании и других устройствах коды ASCII представляют текст. Хотя поддерживается много дополнительных символов, большинство современных схем кодирования символов основаны на ASCII.

ASCII – это традиционное название для системы кодирования; Управление по присвоению номеров в Интернете (IANA) предпочитает обновленное имя США-ASCII, которое поясняет, что эта система была разработана в США и основана на преимущественно используемых типографских символах. ASCII является одним из основных моментов IEEE.

Бинарный в ASCII

Первоначально основанный на английском алфавите, ASCII кодирует 128 указанных семибитных целочисленных символов. Можно печатать 95 кодированных символов, включая цифры от 0 до 9, строчные буквы от a до z, прописные буквы от A до Z и символы пунктуации. Кроме того, 33 непечатных контрольных кода, полученных с помощью машин Teletype, были включены в исходную спецификацию ASCII; большинство из них в настоящее время устарели, хотя некоторые все еще широко используются, такие как возврат каретки, перевод строки и коды табуляции.

Например, двоичное число 1101001 = шестнадцатеричное 69 (i – девятая буква) = десятичное число 105 будет представлять строчный I в кодировке ASCII.

Использование ASCII

Как уже упоминалось выше, используя ASCII, вы можете перевести компьютерный текст в человеческий текст. Проще говоря, это переводчик с бинарного на английский. Все компьютеры получают сообщения в двоичном, 0 и 1 серии. Тем не менее, так же, как английский и испанский могут использовать один и тот же алфавит, но для многих похожих слов у них совершенно разные слова, у компьютеров также есть своя языковая версия. ASCII используется как метод, который позволяет всем компьютерам обмениваться документами и файлами на одном языке.

ASCII важен, потому что при разработке компьютерам был дан общий язык.

В 1963 году ASCII впервые был коммерчески использован в качестве семибитного кода телепринтера для сети TWX (Teletype Writer eXchange) American Telephone & Telegraph. Первоначально TWX использовал предыдущую пятибитную ITA2, которую также использовала конкурирующая телепринтерная система Telex. Боб Бемер представил такие функции, как последовательность побега. По словам Бемера, его британский коллега Хью МакГрегор Росс помог популяризировать эту работу – «настолько, что код, который стал ASCII, впервые был назван Кодексом Бемера-Росса в Европе». Из-за его обширной работы ASCII, Бемер был назван «отцом ASCII».

До декабря 2007 года, когда кодировка UTF-8 превосходила ее, ASCII была наиболее распространенной кодировкой символов во Всемирной паутине; UTF-8 обратно совместим с ASCII.

UTF-8 (Юникод)

UTF-8 – это кодировка символов, которая может быть такой же компактной, как ASCII, но также может содержать любые символы Юникода (с некоторым увеличением размера файла). UTF – это формат преобразования Unicode. «8» означает представление символа с использованием 8-битных блоков. Количество блоков, которые должен представлять персонаж, варьируется от 1 до 4. Одной из действительно приятных особенностей UTF-8 является то, что он совместим со строками с нулевым символом в конце. При кодировании ни один символ не будет иметь байта nul (0).

Unicode и универсальный набор символов (UCS) ISO / IEC 10646 имеют гораздо более широкий диапазон символов, и их различные формы кодирования начали быстро заменять ISO / IEC 8859 и ASCII во многих ситуациях. Хотя ASCII ограничен 128 символами, Unicode и UCS поддерживают большее количество символов посредством разделения уникальных концепций идентификации (с использованием натуральных чисел, называемых кодовыми точками) и кодирования (до двоичных форматов UTF-8, UTF-16 и UTF-32-битных). ).

Разница между ASCII и UTF-8

ASCII был включен как первые 128 символов в набор символов Unicode (1991), поэтому 7-разрядные символы ASCII в обоих наборах имеют одинаковые числовые коды. Это позволяет UTF-8 быть совместимым с 7-битным ASCII, поскольку файл UTF-8 с только символами ASCII идентичен файлу ASCII с той же последовательностью символов. Что еще более важно, прямая совместимость обеспечивается, поскольку программное обеспечение, которое распознает только 7-битные символы ASCII как специальные и не изменяет байты с самым высоким установленным битом (как это часто делается для поддержки 8-битных расширений ASCII, таких как ISO-8859-1), будет сохранить неизмененные данные UTF-8.

Приложения переводчика двоичного кода

• Наиболее распространенное применение для этой системы счисления можно увидеть в компьютерных технологиях. В конце концов, основой всего компьютерного языка и программирования является двузначная система счисления, используемая в цифровом кодировании.

• Это то, что составляет процесс цифрового кодирования, беря данные и затем изображая их с ограниченными битами информации. Ограниченная информация состоит из нулей и единиц двоичной системы. 16. В дополнение к этому вы найдете применение двоичной системы счисления в математической ветви, известной как булева алгебра.

• Ценности логики и истины относятся к этой области математики. В этом приложении заявлениям присваивается 0 или 1 в зависимости от того, являются ли они истинными или ложными. Вы можете попробовать преобразование двоичного в текстовое, десятичное в двоичное, двоичное в десятичное преобразование, если вы ищете инструмент, который помогает в этом приложении.

Преимущество двоичной системы счисления

Система двоичных чисел полезна для ряда вещей. Например, компьютер щелкает переключателями для добавления чисел. Вы можете стимулировать добавление компьютера, добавляя двоичные числа в систему. В настоящее время есть две основные причины использования этой компьютерной системы счисления. Во-первых, это может обеспечить надежность диапазона безопасности. Вторично и самое главное, это помогает минимизировать необходимые схемы. Это уменьшает необходимое пространство, потребляемую энергию и расходы.

Интересный факт

Вы можете кодировать или переводить двоичные сообщения, написанные двоичными числами. Например,

(01101001) (01101100011011110111011001100101) (011110010110111101110101) является декодированным сообщением. Когда вы скопируете и вставите эти цифры в наш бинарный переводчик, вы получите следующий текст на английском языке:

(01101001) (01101100011011110111011001100101) (011110010110111101110101) = Я тебя люблю

Решил сделать такой ниструмент как преобразование текста в двоичный код и обратно, такие сервисы есть, но они как правило работают с латиницей, мой же транслятор работает с кодировкой unicode формата UTF-8, который кодирует кириллические символы двумя байтами.

На данный момент возможности транслятора ограничены двухбайтными кодировками т.е. китайские иероглифы транслировать не получиться, но я собираюсь исправить это досадное недоразумение.

Для преобразования текста в бинарное представление введите текст в левое окошко и нажмите TEXT->BIN в правом окошке появится его двоичное представление.

Для преобразования бинарного кода в текст введите кода в правое окошко и нажмите BIN->TEXT в левом окошке появится его символьное представление.

В случае, если перевод бинарного кода в текст или наоборот не получился – проверьте корректность ваших данных!

Обновление!

Теперь доступно обратное преобразование текста вида:

в нормальный вид. Для этого нужно поставить галочку: «Заменить 0 пробелами, а 1 заполнителем █». Затем вставьте текст в правое окошко: «Текст в бинарном представлении» и нажмите кнопку под ним «BIN->TEXT».

При копировании таких текстов нужно быть осторожным т.к. можно запросто потерять пробелы в начале или в конце. Например строка сверху имеет вид:

а на красном фоне:

видите сколько пробелов в конце можно потерять?

Расшифровка бинарного кода применяется для перевода с машинного языка на обычный. Онлайн инструменты работают быстро, хотя и вручную это сделать несложно.

Бинарный или двоичный код используется для передачи информации в цифровом виде. Набор из всего лишь двух символов, например 1 и 0, позволяет зашифровать любую информацию, будь то текст, цифры или изображение.

Расшифровка бинарного кода онлайн

Как шифровать бинарным кодом

Для ручного перевода в бинарный код любых символов используются таблицы, в которых каждому символу присвоен двоичный код в виде нулей и единиц. Наиболее распространенной системой кодировки является ASCII, в которой применяется 8-ми битная запись кода.

В базовой таблице приведены бинарные коды для латинской азбуки, цифр и некоторых символов.

базовая таблица кодов

В расширенную таблицу добавлена бинарная интерпретация кириллицы и дополнительных знаков.

расширенная таблица расшифровки

Для перевода из двоичного кода в текст или цифры достаточно выбирать нужные коды из таблиц. Но, естественно, вручную такую работу выполнять долго. И ошибки, к тому же, неизбежны. Компьютер справляется с расшифровкой куда быстрее. И мы даже не задумываемся, набирая на экране текст, что в это момент производится перевод текста в бинарный код.

Онлайн сервисы для бинарной расшифровки

Если все же требуется увидеть расшифрованный бинарный код, либо, наоборот, перевести текст в двоичную форму, проще всего использовать онлайн-сервисы, предназначенные для этих целей.

Удобный инструмент можно найти по этой ссылке:

Два окна, привычных для онлайн-переводов позволяют практически одновременно увидеть оба варианта текста в обычной и бинарной форме. И расшифровка осуществляется в обе стороны. Ввод текста производится простым копированием и вставкой.

Усовершенствованная структура бинаризации для ухудшенных изображений исторических документов | Журнал EURASIP по обработке изображений и видео

Мы провели обширные эксперименты для оценки эффективности предложенной нами структуры. В этом разделе мы сначала определили размер дискообразных морфологических структурных элементов, а затем количественно сравнили наш метод бинаризации с другими современными методами сегментации на последних наборах данных эталонных тестов DIBCO и H-DIBCO.

Наборы данных

В этом исследовании используются девять наборов данных соревнований по бинаризации изображений документов с 2009 по 2018 год, таких как DIBCO 2009 [2], 2011 [3], 2013 [4] и 2017 [5] и H-DIBCO 2010 [6] , 2012 [7], 2014 [8], 2016 [9] и 2018 [10] эталонные наборы данных, охватывающие 31 машинно-печатное и 85 рукописных изображений документов, а также соответствующие им наземных изображений (GT).Исторические документы в этих наборах данных возникли в результате проекта по распознаванию и обогащению архивных документов (READ), который содержит множество коллекций с 15 по 19 века. Наборы данных содержат репрезентативную деградацию документа, такую ​​как проступание чернил, смазывание страниц, обесцвечивание штрихов текста, текстуру фона и артефакты.

Показатели оценки

Мы принимаем меры оценки, использованные в недавних международных соревнованиях по бинаризации изображений документов, включая FM ( F-мера ), pFM ( псевдо F-мера ), PSNR ( пиковое отношение сигнал/шум ), NRM ( метрика отрицательной скорости ), DRD ( взаимное искажение расстояния ) и MPM ( метрика штрафа за неправильную классификацию ).Первые две метрики, а именно FM и pFM, достигают своих лучших значений при 1 и худших при 0. PSNR измеряет, насколько близко бинарное изображение к изображению GT, поэтому чем выше значение PSNR, тем лучше. В отличие от первых трех метрик, производительность бинаризации лучше для более низких значений NRM, DRD и MPM. Из-за нехватки места мы опускаем определения этих мер оценки, но читатели могут обратиться к [6, 10] за дополнительной информацией.

Результаты сравнения размеров элементов морфологической структуры

Этот эксперимент демонстрирует, как определить размер элемента морфологической структуры, который является неотъемлемой частью морфологических операций.На этапе оценки и компенсации фона документа мы выполняем операцию морфологического закрытия или открытия с дискообразным структурирующим элементом для оценки фона документа, а затем выполняем морфологическое преобразование в нижней или верхней шляпе, чтобы выделить текстовую область и ослабить фон документа.

Как упоминалось в п. 3.2, размер дискообразного элемента структурирования должен быть не меньше ширины штрихов текста. Поэтому мы устанавливаем разные значения радиуса, чтобы получить различные размеры дискообразных структурирующих элементов, а затем оцениваем эффективность бинаризации предлагаемого нами метода на наборах эталонных данных DIBCO 2009 и H-DIBCO 2010.

На рис. 6 сравнивается FM предложенной нами техники, когда радиус увеличивается от 1 до 5 раз по сравнению с расчетной шириной штриха текста. Как видно из рисунка, FM становится стабильным, когда значение радиуса в 2 раза превышает расчетную ширину обводки текста на двух наборах данных. Поэтому в нашей реализации мы устанавливаем значение радиуса примерно в 3,5 раза больше предполагаемой ширины обводки текста, так как это дает наилучший результат для F-меры в обоих наборах данных.

Рис. 6

F-мера противнастройки параметров радиуса по наборам данных DIBCO 2009 и H-DIBCO 2010 (SWE обозначает оценку ширины штриха)

Результаты сравнения наборов данных DIBCO и H-DIBCO

В первом эксперименте мы количественно сравнили предложенный метод с теми, которые достигли ТОП-3 результатов ежегодного конкурса по бинаризации изображений документов в 2009–2018 гг. Результаты оценки представлены в таблице 1, а результаты для ТОП-3 победителей года скопированы из соответствующих протоколов соревнований [2,3,4,5,6,7,8,9,10] соответственно.Читатели могут также обратиться к тем же отчетам о соревнованиях за кратким описанием каждого метода выигрыша, использованного в этом эксперименте. Из данных в таблице 1 видно, что предлагаемый нами метод обеспечивает наилучшие результаты практически по всем показателям оценки, за исключением DIBCO 2017, в котором все ТОП-3 победителя основаны на архитектурах глубокого обучения.

Таблица 1 Результаты оценки эффективности предлагаемого нами метода по сравнению с ТОП-3 победителями ежегодных соревнований DIBCO или H-DIBCO (лучшие результаты выделены жирным шрифтом)

Стоит отметить, что предлагаемый нами метод основан на разрезе графа, эффективный и мощный метод сегментации на основе графов до эпохи глубокого обучения.Он состоит из двух основных частей, а именно части данных, которая измеряет согласованность данных изображения в сегментированной области, которая включает в себя особенности изображения, и части регуляризации, которая сглаживает границы сегментированной области путем сохранения пространственной информации Изображение. Разрез графа рассматривается как процесс минимизации энергии построенного графа при сегментации изображения с использованием набора начальных значений (например, краев обводки текста и фона документа), и обучение не требуется.Однако сетевые модели на основе глубокого обучения следуют иерархической архитектуре. Изображения или патчи загружаются в сеть, а затем функции извлекаются разными слоями. Неглубокий слой извлекает детализированные низкоуровневые визуальные признаки, которые представляют собой второстепенные детали входных данных, такие как края и капли, в то время как глубокий слой извлекает крупнозернистые высокоуровневые семантические признаки, которые являются более абстрактными и построены на основе низкоуровневые функции для обнаружения или распознавания объектов. Несмотря на то, что показатели FM, pFM, PSNR и DRD предлагаемого метода несколько хуже или сопоставимы с показателями ТОП-3 победителей конкурса DIBCO 2017, он по-прежнему показывает, что предлагаемый нами метод может лучше сегментировать текстовые пиксели и сохранять текстовые штрихи. .

Во втором эксперименте мы также провели количественное сравнение предложенного нами метода с методом глобальной пороговой обработки Оцу [15], локально-адаптивной пороговой обработки (например, методы Ниблэка [16], Сауволы [17] и Вольфа [18]), методов контраста или сегментация на основе ребер (например, BESE Лу [21], LMM Су [23, 24] и SSP Цзя [25]), сегментация на основе энергии (например, Хоу [28, 29], Мескита [33] и Клиглера [34]), основанную на теории игр бинаризацию Бховмика [39], а также сегментацию на основе глубокого обучения (т.g., методы FCN Тенсмейера [41], DSN Во [42], SAE Гальего [43] и cGAN Чжао [47]) для всех девяти наборов данных тестирования DIBCO и H-DIBCO. Текущие коды для методов, задействованных в этом сравнении, предоставлены первоначальным автором (авторами), а результаты оценки перечислены в таблице 2. Первый, второй и третий лучшие результаты для каждого показателя оценки выделены жирным шрифтом красным, зеленым, и синий соответственно. Как видно из таблицы, предлагаемый нами метод превосходит все другие подходы, не основанные на глубоком обучении, и даже сравним с несколькими современными методами, основанными на глубоком обучении.Это также означает, что предлагаемый метод устойчив к различным типам и уровням ухудшения качества документа и может лучше сохранять штрихи текста.

Таблица 2 Результаты оценки производительности предложенного нами метода по сравнению с современными методами на девяти наборах данных тестирования DIBCO и H-DIBCO (первый, второй и третий лучшие результаты выделены жирным красным, зеленым и синим шрифтом)

На рисунках 7 и 8 показаны два примера изображений (P15 в наборах данных DIBCO 2017 и H06 в наборах данных H-DIBCO 2018) и результирующие бинарные изображения, созданные с помощью выбранных методов сравнения.Как видно из рисунков, методы глобальной пороговой обработки Оцу [15] и локальной пороговой обработки Ниблэка [16], как правило, не дают приемлемых результатов. Методы локально-адаптивной пороговой обработки Сауволы [17] и Вольфа [18] имеют тенденцию удалять слишком много текстовых штрихов. BESE Лу [21], LMM Су [23, 24], а также методы Хоу [28, 29], Мескиты [33] и Клиглера [34], основанные на энергии, не могут выделить низкоконтрастные штрихи текста. По сравнению с SSP Jia [25], GiB Bhowmik [39] и другими современными методами сегментации на основе CNN (например,g., FCN Тенсмейера [41], DSN Во [42], SAE Гальего [43] и cGAN Чжао [47]), предлагаемый нами метод может лучше сохранять штрихи текста и обеспечивать лучшее визуальное качество.

Рис. 7

Результаты бинаризации выбранных методов для P15 в DIBCO 2017

Рис. 8

Результаты бинаризации выбранных методов для H06 в H-DIBCO 2018

Результаты сравнения временной сложности каждого метода бинаризации

Поскольку предлагаемый метод в основном состоит из нескольких этапов, а именно предварительной обработки (включая чтение изображения, стандартное преобразование цвета в серый и нормализацию изображения), преобразование ширины штриха, оценку и компенсацию фона, сегментацию на основе разреза графика и постобработку, среди которых преобразование ширины штриха и сегментация на основе разреза графа являются двумя наиболее трудоемкими этапами, мы теоретически анализируем вычислительную сложность этих двух этапов.

Чтобы точно оценить ширину обводки текста, мы применяем оператор преобразования ширины обводки, представленный Epshtein et al. [48]. Это алгоритм обнаружения области текста, который извлекает штрихи текста из зашумленных изображений, которые представляют собой фигуры конечной ширины и состоят из двух примерно параллельных краев. Начиная с пикселя края текста и исследуя пиксели, перпендикулярные направлению краев текста, мы можем найти другой пиксель края текста, направление градиента которого примерно противоположно направлению градиента предыдущего, а затем из этих пикселей формируется поперечное сечение штриха. две пары ребер.Таким образом, путем соединения поперечных сечений штриха одинаковой ширины создается полный текстовый штрих. Следовательно, теоретическая сложность алгоритма преобразования ширины штриха в наихудшем случае равна \(\mathcal{O}\left(n\left|P\right|\right) \), где n — количество пикселей в изображении. и | Р | — длина поперечных сечений штриха.

Для сегментации на основе разреза графа мы принимаем алгоритм максимального потока и минимального разреза, представленный Бойковым и Колмогоровым [30] для минимизации энергии.2\влево|С\вправо|\вправо) \), где | С | — стоимость минимального разреза, n и m — количество узлов и ребер в графе соответственно.

Чтобы дать читателю более четкое представление об эффективности выполнения каждого метода, мы принимаем среднее время работы в секунд на мегапиксель (сек/МП) для оценки временной сложности каждого алгоритма бинаризации. Все эксперименты проводятся на моем ноутбуке Dell Alienware 17 R5. Аппаратные конфигурации системы: процессор Intel(R) Core(TM) i7-8750H @ 2.20 ГГц с 16 ГБ ОЗУ и NVIDIA GeForce GTX 1080 с 8 ГБ видеопамяти GDDR5X.

С точки зрения языка программирования, используемого каждым методом, методы глобальной пороговой обработки Оцу [15] и методы локальной адаптивной пороговой обработки Ниблэка [16], Сауволы [17] и Вольфа [18] воспроизводятся в сценариях Matlab. BESE Лу [21] написан в формате pcode Matlab, а методы Су LMM [23, 24] и Jia SSP [25] написаны на C++ с OpenCV. Сегментация на основе энергии Хоу [28, 29], Мескиты [33] и Клиглера [34] (включая предложенный нами метод) реализована в скриптах Matlab.GiB Бховмика [39] также использует Matlab, но компилируется в исполняемый файл. Все методы глубокого обучения основаны на Python. Однако среда глубокого обучения, используемая FCN Тенсмейера [41] и DSN Во [42], — это Caffe. SAE от Gallego [43] использует TensorFlow, а cGAN от Zhao [47] использует PyTorch. Методы, основанные на глубоком обучении, работают на графическом процессоре, тогда как аналоги, не основанные на глубоком обучении, работают на ЦП. Поэтому мы можем только приблизительно оценить среднее время работы каждого алгоритма бинаризации, как показано на рис.9.

Рис. 9

Среднее время работы (сек/МП) каждого алгоритма бинаризации

Из рисунка видно, что методы бинаризации, основанные на простых статистических признаках, таких как Оцу, Ниблэк, Саувола и Вольф, относительно менее требовательны к вычислениям и быстрее обрабатываются, но производительность бинаризации низкая. Скорость обработки предлагаемого нами метода сравнима со скоростью большинства других алгоритмов сегментации на основе контраста/края или энергии и значительно выше, чем у бинаризации, вдохновленной теорией игр Бховмика.

Обсуждение

Превосходная производительность предложенного метода может быть объяснена следующими факторами:

Во-первых, предлагаемый нами метод оценивает характеристику ширины обводки текста на основе преобразования ширины обводки с минимальной энтропией. Он может обнаруживать либо яркий текст на темном фоне, либо наоборот, а также отличать настоящий текст различных размеров, шрифтов и ориентаций от возможного искажения.

Во-вторых, математическая морфология используется для компенсации фона документа, а затем для компенсированных изображений документа выполняется лапласовская сегментация на основе энергии.Процедура оценки и компенсации может устранить большую часть деградации документа и помочь извлечь текстовые объекты из сложного фона документа на последующем этапе сегментации на основе энергии.

И последнее, но не менее важное: предлагаемый метод использует операции постобработки для устранения возможного шума и сохранения связности текстовых штрихов путем удаления изолированных текстовых пикселей и заполнения разрывов, пробелов или отверстий внутри текстовых штрихов.

Конечно, мы также должны подчеркнуть, что не существует единого алгоритма бинаризации, работающего для всех типов изображений исторических документов.Метод, предложенный в этой статье, не является исключением, а также имеет некоторые ограничения:

(1) Ручное извлечение признаков обводки текста с использованием традиционной инженерии признаков несколько неадекватно и подвержено предвзятости, особенно при работе с чрезвычайно ухудшенными или сильно поврежденными страницами. исторических древностей. Поэтому подходы, основанные на глубоком обучении, являются не только хорошей альтернативой, но и актуальной тенденцией.

(2) Использование памяти для разрезов графа будет быстро увеличиваться по мере увеличения размера изображения; например, известный алгоритм Бойкова-Колмогорова [30], который мы использовали для минимизации энергии, выделяет 24 n  + 14 m байт, где n и m — число узлов и ребер в графе соответственно.

Бинаризация класса

Бинаризация класса
Далее: Классификация по круговой системе Up: Классификация по круговой системе Предыдущий: Введение &nbsp Содержимое

Многие алгоритмы машинного обучения изначально предназначены для двоичных (двухклассные) задачи решения. Яркими примерами являются персептроны, машины опорных векторов, оригинал А ДА Б ООСТ алгоритм и обучение правилам «разделяй и властвуй».Кроме того, все Алгоритмы регрессии, в принципе, могут использоваться для бинарного решения. задач, но не для многоклассовых задач (разве что, может быть, если значения класса можно заказать). С другой стороны, реальные проблемы часто имеют несколько классов. К счастью, существует несколько простых приемы превращения многоклассовых задач в набор бинарных проблемы. Мы будем называть такие методы методами бинаризации классов.

Определение 2.1 (бинаризация классов, декодирование, базовое обучение) Бинаризация класса представляет собой отображение многоклассового обучения. проблему к нескольким двухклассным задачам обучения таким образом, чтобы разумное декодирование предсказания, т.е.д., это позволяет вывод прогноза для многоклассовой задачи из предсказания набора двухклассовых классификаторов. Обучение Алгоритм, используемый для решения двухклассовых задач, называется базовый учащийся .

Наиболее популярным методом бинаризации классов является неупорядоченный или бинаризация классов «один против всех», когда каждый класс берется по очереди и изучает бинарные понятия, которые отличают этот класс от всех других классы. Он был независимо предложен для изучения правил. (Clark and Boswell, 1991), нейронные сети (Anand et al., 1995), и поддержка векторные машины (Кортес и Вапник, 1995).

Определение 2.2 (неупорядоченная бинаризация класса «один против всех») Бинаризация неупорядоченного класса преобразует c -класс проблема в c двухклассовых задач. Они строятся с использованием примеры класса и как положительные примеры и примеры классов j ( j=1 …c, j i ) в качестве отрицательных примеров.

Название «неупорядоченный» происходит от Кларка и Босуэлла (1991), которые предложил этот подход в качестве альтернативы обучению по списку решений подход, который первоначально использовался в CN2 (Rivest, 1987; Clark and Niblett, 1989).В виде нашей главной заботой является изучение правил, мы в первую очередь будем придерживаться терминология, используемая там, но также иногда ссылается на нее как на один против всех , который, кажется, преобладает в других областях.

Определение 2.3 (бинаризация упорядоченного класса) Бинаризация упорядоченного класса преобразует задачу класса c в c-1 двоичных задач. Они строятся с использованием примеры класса i (i = 1 …c-1) в качестве положительных примеров и примеры классов j > i как отрицательные примеры.

Рисунок: Неупорядоченная и циклическая бинаризация для задачи 6 классов.

(a) Обучение в нескольких классах
один классификатор, разделяющий все классы.

(b) Неупорядоченное обучение

с

классификатора, каждый разделяет один класс от всех других классов.Здесь: + против всех другие классы.

(c) Обучение по круговой системе

с(с-1)/2

классификатора, по одному на каждую пару классов. Здесь:

+ против .

Обратите внимание, что упорядоченная бинаризация классов накладывает порядок на индуцированные классификаторы, которых необходимо придерживаться во время классификации: классификатор, обученный для различения класса 1 из классов 2 …с должен быть вызван в первую очередь. Если этот классификатор классифицирует пример как принадлежность к классу 1, другой классификатор не вызывается; если нет, то пример передается следующему классификатору. Неупорядоченный класс бинаризация, с другой стороны, должна вызывать каждую из составляющих ее бинарных классификаторов и требует некоторого внешнего критерия для объединения отдельные прогнозы в окончательный прогноз. Типичная расшифровка правила голосуют за прогнозы отдельных классификаторов, возможно, принимая во внимание достоверность предсказаний (см.Раздел 7).



Далее: Классификация по круговой системе Up: Классификация по круговой системе Предыдущий: Введение &nbsp Содержимое
Йоханнес Фрнкранц 11 марта 2002 г.

Упрощение изображения за счет бинаризации в OpenCV | Друв Пандей | Аналитика Vidhya

Проще говоря, бинаризация изображения означает, что вы конвертируете изображение в черно-белый формат.

Исходное изображение (c) GrayScaleImage (b) и двоичное изображение (a)

Большинство программ компьютерного зрения начинают с преобразования изображения в двоичный формат (поверьте мне, первым шагом в каждом приложении компьютерного зрения будет проведение бинаризации изображения).Чем более необработано изображение, тем легче компьютеру его обработать и понять основные особенности изображения (которые обычному человеческому глазу может быть довольно легко понять).

Способ выполнения бинаризации может зависеть от множества факторов. Я бы не стал описывать все методы, но вот наиболее распространенные:

  1. Обнаружение граней Канни
  2. Пороговое определение
  3. Сегментация (вы можете использовать ее для создания большего количества сегментов, чем просто 2 черно-белых, но мы сосредоточимся на бинаризации)

Примечание. В этой статье не слишком подробно рассказывается о том, как работают эти алгоритмы.Вместо этого основное внимание уделяется тому, как на самом деле добиться цели в OpenCV и python. Тем не менее, я буду размещать ссылки и ссылки, если вы хотите увидеть, как работают эти алгоритмы.

Как следует из названия, этот детектор будет обнаруживать края изображения. Края, обнаруженные процессом, белые, а все остальное — черное. Алгоритм обнаружения края Canny использует 5 шагов:
Снижение шума, Расчет градиента, Немаксимальное подавление, Двойной порог, Отслеживание края по гистерезису.Чтобы увидеть эти шаги более подробно, посетите эту страницу.

Теперь основная часть того, как вы можете использовать его в open-cv. Это то, что требует от вас хитрый метод.

 cv2.Canny(image, lowerThreshold, upperThreshold, апертураSize, L2gradient) 

Вам просто нужно предоставить свое исходное изображение (RGB подойдет, так как метод OpenCV canny внутренне преобразует его в оттенки серого), более низкий и верхний порог значения. Этих 3 параметров более чем достаточно для использования хитрого метода.Я кратко объясню, что делают последние 2 параметра, но вы вряд ли когда-нибудь будете их менять, и они необязательны.

апертураSize: размер ядра, используемый для фильтра Собеля. Фильтр работает почти так же, как сверточный фильтр в CNN. Значение по умолчанию — 3X3.

L2Gradient: Указывает уравнение для определения величины градиента. L2gradient имеет логический тип, и его значение по умолчанию — False.

Теперь позвольте мне объяснить, что означают нижнее и верхнее пороговые значения .Это очень важно и повлияет на ваш выходной результат.

Пороговые значения используются на шаге 4 (порог) в алгоритме Кэнни. Имейте в виду, что это не значения пикселей, а минимальные и максимальные значения градиента.

Например, если порог равен [0,1 0,15], то учитываются краевые пиксели выше верхнего предела (0,15), а краевые пиксели ниже порога (0,1) отбрасываются. Теперь у вас может возникнуть вопрос «а как насчет пикселей между верхним и нижним порогом»? Они учитываются только в том случае, если они связаны с пикселями в верхнем пороге.Таким образом, мы получаем чистый край.

Честно говоря, мне было довольно сложно разобраться в этих значениях. Но на самом деле это некоторые значения попыток и изменений, которые вы обновляете в своем коде в каждом конкретном случае. Не существует стандартных наборов ценностей, которые работают для всех. Я видел некоторые статьи, в которых говорится, что высокое значение должно быть в 3 раза больше, чем малое значение, но это не универсально. В основном я видел людей, использующих 75, 200. Вы можете попробовать и посмотреть, поможет ли это, но вы всегда можете использовать значения, которые дают наилучший результат для вас.Но если вы все еще не уверены, вы можете использовать следующий фрагмент (приветствуем pyimagesearch для этого), чтобы автоматически вычислить значения для вас: сигма) * медиана))
верхний = int(мин(255, (1,0 + сигма) * медиана))
#нижний сигма—>уже порог (значение сигмы по умолчанию может быть 0,33)

Итак, в конце концов, это так ваш код будет выглядеть в python. Разве это не просто, но эффективно?

 импорт cv2image = cv2.imread("3.jpg") 
edge_image= cv2.Canny(изображение, нижнее, верхнее)
cv2.imshow("edgeDetection", edge_image)
cv2.waitKey(0)
Исходное изображение(справа), Canny Edges(слева) )

Очень простой метод, при котором все пиксели ниже порогового значения будут помечены как черные, а те, что выше порогового значения, будут помечены как белые. Пороговое значение на самом деле является подмножеством сегментации (которое будет обсуждаться в следующем разделе).

Пороговое значение — это более простая форма сегментации изображения. Это способ создания бинарного изображения на основе установки порогового значения интенсивности пикселей исходного изображения.

Допустим, вы хотите установить порог изображения на основе зеленых пикселей. Таким образом, вы устанавливаете порог для зеленых пикселей. Таким образом, все зеленые пиксели станут белыми в пороговом изображении, а остальные — черными. Это будет называться вашим сегментом 1 (на основе зеленых пикселей).

Теперь, если вы все же решили создать еще один сегмент на основе красных пикселей, вы можете установить пороговое значение для красных пикселей и применить пороговое значение. Результат будет называться Сегмент 2. Вот почему мы называем пороговое значение более простой формой сегментации, поскольку вы можете применять множественное пороговое значение, и это было бы похоже на применение метода сегментации.

Чтобы увидеть пороговое значение против сегментации, проверьте здесь. Достаточно будет вводной части, не углубляйтесь в код, так как он не требуется.

На практике вам придется больше использовать сегментацию, а не пороговое значение. Итак, в этой статье я уделю больше внимания сегментации. Но просто чтобы рассказать вам, как это просто в OpenCV, я даю вам простой фрагмент кода

ret, thresh_image = cv2.threshold(img, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)

, где у вас есть 120 и 255 в качестве пороговых значений.Если вы хотите углубиться в изучение, проверьте это очень хорошее объяснение. Также обратите внимание, что Адаптивная пороговая установка будет наиболее часто используемым случаем. Таким образом, вы можете проверить это с большей осторожностью.

Если вы просмотрели это видео на YouTube, вы могли столкнуться с этим изображением

(слева направо) 1. допустим, у вас есть изображение, и вы хотите бинаризировать его на основе красных точек 2. это изображение бинарно на основе красных точек с использованием Техника определения порога 3. Вы можете повторить несколько порогов на основе разных порогов, чтобы получить что-то похожее на это изображение.Желтые сегменты уже были созданы на изображении 2.

Вместо того, чтобы применять несколько пороговых значений к исходному изображению, мы можем применить технику сегментации для получения разных сегментов. Вот что такое сегментация. Но так как наша основная тема в этой статье — бинаризация, то мы планируем создать только 1 сегмент. Этот 1 сегмент можно было бы создать с помощью техники порогового значения, но зачем это делать, если у нас есть более мощная техника сегментации.

Хватит теории, но мы здесь не поэтому.Итак, начнем с кода. При сегментации мы конвертируем наше изображение в изображение HSV. У нас есть кодировка BGR, RGB для нашего изображения, аналогичным образом у нас есть кодировка HSV.

 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) 

затем мы передаем наше изображение HSV в функцию cv2.inRange, чтобы получить сегментированное изображение. И это просто:

 seg_image= cv2.inRange(hsv, np.array([-10, 50, 100]), np.array([50, 150, 225])) 
cv2.imshow("сегментация" , seg_image)

Итак, какие 2 массива мы передали функции? Это минимальные и максимальные значения сегментации или порогового значения.Но самое главное, эти значения в формате HSV, а не в формате RGB или BGR. Таким образом, вы спросите, как мы получаем значения HSV. Еще один фрагмент кода вам на помощь:

 #получите значения rgb отсюда: https://imagecolorpicker.com/en 
rgbColor = np.uint8([[[92,113,165]]])
hsvColor = cv2.cvtColor(rgbColor, cv2. COLOR_BGR2HSV)

верхний = np.array([hsvColor[0][0][0] + 10, hsvColor[0][0][1] + 10, hsvColor[0][0][2] + 40])
нижний = np.array([hsvColor[0][0][0] - 10, hsvColor[0][0][1] - 10, hsvColor[0][0][2] - 40])

Получите значения BGR части изображения, используя этот URL-адрес.Если вы уже знаете значение BGR цвета вашего сегмента, вам не нужен этот URL. Вы помещаете это значение вместо [92,113,165] (это BGR, а не RGB). Остальная часть кода автоматически дает вам минимальное и максимальное значение в HSV, которое вам придется использовать в функции inRange. Я использовал +-10, +-10, +-40 только для того, чтобы получить приблизительные минимальные и максимальные значения, но вам определенно придется изменить окончательные полученные значения HSV, чтобы они соответствовали вашим потребностям (совет из личного опыта: I сделайте -10 из минимального массива и +10 из всего максимального массива, см. вывод.Если сегментация была идеальной, в противном случае обновите значения, выполнив + или -10). Я еще раз подчеркну выбор правильного порога здесь самая важная и сложная часть, так что не довольствуйтесь одним значением, пробуйте больше.

Когда все будет на своих местах, вы получите сегментированное изображение, и результат будет выглядеть примерно так:

Слева: Исходное изображение, справа: Сегментированное изображение

Если вы добрались до этого места, вам будет интересно, какой из них будет лучше. подходит для вас.Видите ли, в компьютерном зрении и глубоком обучении никогда не бывает однозначного победителя. Вы пробуете все способы и то, что дает вам наилучшие результаты, вы идете вперед. Так что попробуйте все, а потом решайте. Но если вы думаете, что можете пропустить бинаризацию изображения в компьютерном зрении, то довольно скоро вам станет трудно.

Новый адаптивный метод бинаризации изображений документов с ухудшенным качеством

Новый метод адаптивной бинаризации для искаженных изображений документов

  • Сити Норул Худа Шейх Абдулла 1 , Саад М.Исмаил 1,2 , Мохаммад Камрул Хасан 1,* , Палеахнакоте Шивакумара 3
1 Центр кибербезопасности, факультет информационных наук и технологий, Университет Кебангсаан Малайзия, Селангор, 43600, Малайзия
2 Факультет компьютерных и информационных наук, Университет Алжуф, Саудовская Аравия
3 Факультет компьютерных систем и информационных технологий, Университет Малайи , Малайзия
* Автор, ответственный за переписку: Мохаммад Камрул Хасан.Электронная почта:

Поступила в редакцию 02 октября 2020 г.; Принято 19 декабря 2020 г .; Выпуск опубликован 01 марта 2021 г.

Аннотация

Достижение хорошей скорости распознавания изображений документов с ухудшенным качеством изображения затруднено, поскольку изображения документов с ухудшенным качеством изображения имеют низкую контрастность, просачивание и эффекты неравномерного освещения. В отличие от существующих методов пороговой обработки базовой линии, в которых используются фиксированные пороги и окна, предлагаемый метод вводит концепцию получения динамических окон в соответствии с содержимым изображения для достижения лучшей бинаризации.Для улучшения низкоконтрастного изображения мы предложили новый метод растяжения средней гистограммы для подавления зашумленных пикселей на заднем плане и одновременного увеличения контраста пикселей на краях или вблизи краев, что приводит к улучшенному изображению. Для улучшенного изображения мы предлагаем новый метод получения адаптивных локальных порогов для динамических окон. Динамическое окно создается за счет использования порогового значения Otsu. Для оценки эффективности предлагаемого метода мы использовали стандартные базы данных, а именно конкурс бинаризации изображений документов (DIBCO), для экспериментов.Сравнительный анализ известных существующих методов показывает, что предлагаемый метод превосходит существующие методы по качеству и скорости распознавания.

Ключевые слова

Глобальное и локальное пороговое значение; адаптивная бинаризация; искаженное изображение документа; гистограмма изображения; конкурс бинаризации изображения документа

Процитировать эту статью

С.Н. Х. С. Абдулла, С. М. Исмаил, М. К. Хасан и П. Шивакумара, «Новый метод адаптивной бинаризации для ухудшенных изображений документов», Computers, Materials & Continua , vol. 2021. Т. 67, № 3. С. 3815–3832.

[Домашняя страница Лептоники]

Обновлено 20 июня 2010 г.

Адаптированное к местным условиям отображение оттенков серого
Адаптированное к местным условиям бинаризация
Глобальная бинаризация

Улучшение изображения в градациях серого может быть глобальным или локальным, и примеры оба приведены здесь.В частности, изображения документов также могут быть улучшены в оттенках серого. шаг либо для очистки изображения в градациях серого, либо в качестве предшественника к бинаризации изображения.

Однако бинаризация изображения обычно рассматривается как просто пороговая операция на изображении в градациях серого, и даем стандартные глобальные (Оцу) и локальные (Саувола) пороговые операции в следующих разделах. Далее мы рассмотрим операции над изображениями документов, где текст на переднем плане.

Несколько различных реализаций адаптивного отображения изображений в градациях серого. приведены в адаптмапе.в. Основной метод заключается в определить локальное значение фона и линейно сопоставить пиксели, чтобы что для фона установлено какое-то постоянное значение, например 150 или 200. Есть две основные проблемы. Во-первых, должен быть фактический местный фон. Если на странице есть изображение, оно будет деградировать, если мы попытаемся навязать ему фон. Так что это может важно сначала выполнить сегментацию текстового изображения, а затем фон отображение только на текстовые части. Вторая проблема заключается в оценке локальное фоновое значение.Мы делаем это эффективно, разбивая изображение, идентифицируя пиксели, которые почти наверняка не являются фоном, и нахождение среднего значения нефоновых пикселей в каждой плитке. Нам требуется минимальное количество таких пикселей (обычно около 1/3 пикселей в тайле), а если их меньше, оцениваем значение фона в тайле на основе его соседей. Мы дополнительно разрешить сглаживание между значениями плитки, реализованное с помощью свертки блоков. Как только «образ» фоновых значений установлен, изображение может быть сопоставлены так, чтобы фон был однородным по всему изображению.Затем изображение можно преобразовать в бинарную форму, выбрав глобальный порог , который несколько ниже фонового значения.

Полезно более сложное адаптивное отображение, pixBackgroundNormFlex() . для ситуаций, когда фон меняется очень быстро. Он начинается со сглаживания изображения с использованием коэффициента масштабирования. около 1/5 или 1/7. Это очень дешевый способ оценить среднее значение пикселя в маленьких тайлах. Распространенная проблема заключается в том, что есть толстый текст, не очень темный, и это важно не рассматривать внутреннюю часть такого текста как фон. принятый подход заключается в использовании заливки полутонов на высоту то есть заданная постоянная над минимумами бассейна и локальная Затем можно выбрать порог, чтобы закрепить области переднего плана. без искажения фона.

Другая проблематичная ситуация возникает, когда контраст между передний план и задний план очень малы, так что для бинаризации это важно тщательно выбирать порог. Мы используем местный отображение контраста, pixContrastNorm() , которое вычисляет и применяет локальную TRC (кривую воспроизведения тона) для расширения локального динамический диапазон до 8 бит, путем сопоставления самых темных пикселей с 0 а самый легкий до 255.Это полезно, когда локально вычисляемый Функция TRC не меняется быстро в зависимости от положения.

Еще один подход заключается в вычислении локального порога по изображение и нормализовать изображение так, чтобы вычисленный порог был константа. Этот подход реализуется с pixThresholdSpreadNorm() , который обычно начинается с разреженный набор оценок порогового значения (определяемого краевой детектор). Расчетные значения сглажены и затем распространять методом размножения, давая вороной-подобный результат для регионов с постоянным пороговым значением.

Методы бинаризации, использующие локальную адаптацию, приведены в бинаризация.c.

Саувола бинаризация

Метод Сауволы для локальной бинаризации работает достаточно хорошо, и мы реализуем его с тайлингом для эффективности. Основная мысль Саувола заключается в том, что если много местного контраста, то порог следует выбирать близким к среднему значению, тогда как если контраста очень мало, порог надо выбирать ниже среднего на величину, пропорциональную нормированному локальное стандартное отклонение.

Sauvola эффективно реализована за счет использования «интегрального образа». аккумуляторы для средних и среднеквадратических значений пикселей. Для последнего требуются 64-битные массивы с плавающей запятой, которые дорого для больших изображений. Следовательно, мы даем плитку версия. Это дает те же результаты, что и метод без плитки, но требует только, чтобы массивы аккумуляторов находились в памяти для каждого плитка отдельно.

Локальная нормализация фона

Использование локальной нормализации фона, за которой следует глобальная порог был кратко рассмотрен выше.Здесь мы даем еще несколько деталей. Локальная оценка значения фона в изображении в градациях серого используется для линейного отображения значений пикселей таким образом, что фон переходит в глобальную константу.

Есть несколько параметров, которые должны быть выбраны для локально-адаптивного нормализация фона:

  1. Размер плитки . Изображение мозаичное и локальный расчет выполняется над каждой плиткой независимо.
  2. Порог переднего плана .Считаем все пиксели на этом уровне или темнее, чтобы быть на переднем плане, и они не учитываются, когда оценка местного фона.
  3. Минимальный фоновый счетчик . Это используется, чтобы убедиться, что в тайле достаточное количество фоновых пикселей.
  4. Коэффициенты сглаживания . После того, как локальные пороги вычислены, результат сглаживается сверткой, усредняя каждое значение по набору соседей, заданных размером ядра свертки.

Выбор параметра зависит от ожидаемой пространственной зависимости местный фон. Для отслеживания более быстрой вариации необходимо используйте плитки меньшего размера и фильтр сглаживающей свертки меньшего размера. Однако использование излишне маленьких плиток дает более шумный результат.

Локальная нормализация фона с помощью Otsu

Бинаризация изображения с использованием локальной нормализации фона, с последующим модифицированным подходом Otsu для получения глобального порог, который можно применить к нормализованному изображению.Бинаризация реализована с помощью pixOtsuThreshOnBackgroundNorm().

Сначала выполняется локальная нормализация фона изображения в градациях серого. с фоном, отображаемым на белый (255). Затем, чтобы определить порог, который следует применять, модифицированный порог Otsu найдено для нормализованного изображения, и это применяется глобально.

Локальная нормализация фона с двумя порогами

После локальной нормализации фона получаются два разных порога. использовал.Для части изображения рядом с более толстым текстом высокий порог можно выбрать, чтобы полностью отобразить текст черным цветом. Что касается прочего изображения, большая часть которого является фоном, используйте пороговое значение, основанное на на глобальном значении Otsu для исходного изображения. Эта бинаризация реализуется с помощью pixMaskedThreshOnBackgroundNorm() .

Необходимо построить бинарную маску выделения по толщине или потемнее текст и используйте его для объединения двух пороговых изображений. Эта маска выбора создается следующим образом.Сделай секунду нормализация фона, на этот раз с очень маленьким размером плитки. В результате на фоне создаются очень светлые пиксели. вблизи значительных краев. Эти пиксели выглядят как белый ореол вокруг более толстого текста, и они извлекаются как двоичные маскировать высокочастотным порогом. Затем маска затвердевает. над темным текстом путем морфологического расширения.

Затем, чтобы извлечь толстый текст, высокий глобальный порог (скажем, 190) используется. Остальная часть изображения определяется порогом с использованием значения полученный из модифицированного метода Оцу (описанного выше) на оригинальное изображение .Опытным путем лучше всего использовать пороговое значение, которое на 30 больше, чем значение Otsu, чтобы чтобы восстановить более светлые части переднего плана.

Оба порога могут быть применены к стандартному нормализованному изображению, где фон сопоставляется с 255, и результирующие изображения 1 бит на пиксель объединяются с помощью маски выделения.

Есть много других возможных вариантов бинаризации документа. изображения, используя локально адаптивные методы, но это должно дать вам почувствуйте некоторые из подходов, которые можно использовать.

Если фон изображения нормализован до постоянного значения, он может быть бинаризован глобальным значением, выбранным меньше, чем фон на соответствующую величину. Должно быть меньше, потому что фон нельзя сделать точно постоянным, особенно в ситуации, когда она быстро менялась или когда проступание текста или изображения на другой стороне страницы.

Кроме того, некоторые изображения можно хорошо бинаризировать с помощью глобальный порог, и для них один общий подход заключается в том, что из-за Оцу.В стандартном Otsu различные возможные пороги используются на гистограмме значений пикселей, а порог выбирается, чтобы максимизировать дисперсию двух распределений пикселей. В частности, максимизируется функция оценки, которая является произведением количество пикселей с каждой стороны порога, умноженное на разделение средних значений. Это работает лучше, когда соотношение количество пикселей от bg до fg не слишком велико. Однако, если пикселей fg мало, будет выбран порог вверх по нижнему склону фонового распределения, в результате многие пиксели bg имеют пороговое значение fg.Мы используем модификация Otsu для смягчения этого эффекта. Вместо того, чтобы выбирать пороговое значение должно быть максимальным баллом, мы выбираем это должно быть минимальное значение гистограммы, такое, что оценка в пределах некоторой доли от максимума.

Мы также даем немного адаптированную к местным условиям версию Otsu, написанную мозаичное изображение (с помощью механизма Pixtiling) и определение порог Оцу отдельно в каждой плитке. Опять же, есть опциональная операция сглаживания порогов плитки.

Для чистых изображений, где нет больших изменений фона. пикселей или для изображений с нормализованным фоном (например, описано выше), Otsu работает достаточно хорошо.Так зачем модификация? Лучше всего это показать на примере. Рассмотрим это изображение:

Когда мы применяем стандартный Otsu к этому изображению (с scorefract = 0 в pixOtsuAdaptiveThreshold() и использование больших чисел для sx и sy, чтобы гарантировать один тайл по всему изображению), получаем довольно плохой результат:

Некоторые из более темных значений bg были определены как fg. Происхождение проблемы видно из гистограммы, где порог сидит на плече большого фонового пика.Однако, установив scorefract = 0,1, чтобы разрешить модифицированный Otsu, чтобы выбрать минимум на гистограмме в диапазоне, где оценка находится в пределах 0,9 от максимального значения, мы получаем это:

Это значительное улучшение. Однако обратите внимание, что текст с правой стороны относительно слабый.

Мозаичное изображение (адаптивный Otsu) может стать немного лучше. Выбрав размер плитки 300 х 300, который должен быть значительно больше, чем может поместиться в фон в нижней части изображения, получается намного лучший результат:

Результат слева для стандартного (мозаичного) Otsu с scorefract = 0.0, а справа модифицированный (плиточный) Otsu с scorefract 0,1. Для обоих большая часть фона теперь назначена правильно. На слева текст немного тяжелее, и есть небольшое количество шума на фоне, но с модифицированным Otsu текст светлее и, как правило, более равномерно взвешены.

Это лучшее, что мы можем сделать с Оцу.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.