辰的案例列表
表格识别
表格识别 1.0版本：（传统算法）分析图片进行去印章处理，寻找表格轮廓进行图像分割，分别对文本部分和表格部分进行处理；文本部分通过 PSE 与 CRNN 进行识别；表格识别利用轮廓寻找到 cell，进行 crnn 识别。 2.0版本：（深度学习）首先进行文字四分类方向检测，然后采用 Unet 网络进行表格线的语义分割和提取，分割出表格、非表格区域，识别返回结果。
相机畸变矫正
三、相机标定 1. 相机标定的目的 获得相机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像进行矫正，得到畸变很小的图像。 2. 相机标定的输入 标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（默认 Z = 0 Z=0Z=0 平面上） 3. 相机标定的输出 内参矩阵、外参矩阵、畸变系数
相机畸变矫正
三、相机标定 1. 相机标定的目的 获得相机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像进行矫正，得到畸变很小的图像。 2. 相机标定的输入 标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（默认 Z = 0 Z=0Z=0 平面上） 3. 相机标定的输出 内参矩阵、外参矩阵、畸变系数
案例判断参考
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表格识别
表格识别 1.0版本：（传统算法）分析图片进行去印章处理，寻找表格轮廓进行图像分割，分别对文本部分和表格部分进行处理；文本部分通过 PSE 与 CRNN 进行识别；表格识别利用轮廓寻找到 cell，进行 crnn 识别。 2.0版本：（深度学习）首先进行文字四分类方向检测，然后采用 Unet 网络进行表格线的语义分割和提取，分割出表格、非表格区域，识别返回结果。...
相机畸变矫正
三、相机标定 1. 相机标定的目的 获得相机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像进行矫正，得到畸变很小的图像。 2. 相机标定的输入 标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（默认 Z = 0 Z=0Z=0 平面上） 3. 相机标定的输出 内参矩阵、外参矩阵、畸变系数...
相机畸变矫正
三、相机标定 1. 相机标定的目的 获得相机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像进行矫正，得到畸变很小的图像。 2. 相机标定的输入 标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（默认 Z = 0 Z=0Z=0 平面上） 3. 相机标定的输出 内参矩阵、外参矩阵、畸变系数...
