一 调研·敏感图像能做点什么
1 特殊网络文本图像：
扭曲？ 倾斜？验证码形式？
躲避ＯＣＲ。
related work： 验证码类型？
特殊网络文本图像是一类用来躲避OCR的图像，大多包含敏感信息。（人能够读懂，机器无法识别？）
针对这类图像的图像文本检测识别算法？现有工作。
创新点：套用现有技术，应用到这类识别中。做出来的结果会比现有工作好。或者更好解决了特殊网络文字图像识别问题。
2 关键词检测与推送：
关键词检测方法：
词库。 相近词。 推断一段语句是否敏感。现有工作。
（可选）创新点：
基于文本的舆情分析已经十分成熟。
但是获知重要舆情，如何实时性得知最近舆情？别人都是怎么做的？电子邮件，短信。。。。
创新点：我们提出了对舆情进行推送，圆满解决了这一问题。
二 网络图像文本提取
1 数据集
ICDAR 2011 born-digital
2 评测方法
0 从icdar获取gt数据（官方没有提供，我们就爬下来吧）
for((i=1; i<103; i++)) do
wget "http://www.cvc.uab.es/icdar2011competition/?com=results&action=image_2&id_submit=1130&image_num=`echo $i`"
-O "`echo $i`.html";
done // crawl web content
for((i=1; i<103; i++)) do
s=$( cat $i.html | grep -o "http:\/\/158.109.8.42\/gt\/datasets\/webimages\/[^\"\']*gt[^\"\']*.png" ) ; // get image url
wget $s -O gt_$i.png; // save gt images
done;
1 testSeg 评测文本区域提取效果：
a 对提取结果图像和gt图像进行比对 （myeval.cc) 获得单副图像的准确率、召回率
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv )
{
Mat gt, grey;
gt = imread(argv[2]);
grey = imread(argv[1]);
cvtColor(gt, gt, CV_RGB2GRAY);
threshold(gt, gt, 254, 255, CV_THRESH_BINARY); // <- for ICDAR gt
cvtColor(grey, grey, CV_RGB2GRAY);
threshold(grey, grey, 254, 255, CV_THRESH_BINARY); // <- for ICDAR grey
Mat tmp_mask = gt & (grey);
int a = countNonZero(tmp_mask), b = countNonZero(gt), c = countNonZero(grey);
cout << a << " " << b << " " << c << endl;
// cout << "now calculate" << endl;
// cout << "Pixel level recall = " << ((float) a) / b << endl;
// cout << "Pixel level precission = " << (c == 0? 0.0: ((float)a) / c) << endl;
return 0;
}
b 把所有测试结果汇总（alleval.cc )成总的准确率召回率
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
int a, b, c;
int a_ = 0, b_ = 0, c_ = 0;
char buf[100];
while(cin >> buf){
if ( !buf[0] ) break;
// cout << " add " << buf << endl;
cin >> a >> b >> c;
a_ += a, b_ += b, c_ += c;
}
cout << a_ << ":"<< b_ << ":" << c_ << endl;
cout << " recall: " << (float)a_ / b_ << endl;
cout << " precision: " << (float)a_ / c_ << endl;
return 0;
}
c 编译以上文件，生成评测软件
g++ myeval.cc `pkg-config opencv --libs` -o myeval ; sudo ln -s `pwd`/myeval /usr/bin/;
g++ alleval.cc `pkg-config opencv --libs` -o alleval ; sudo ln -s `pwd`/alleval /usr/bin/;
d 评测
检测文字：
for file in `ls | grep "jpg"`; do text_extraction $file; textdetect $file; done
评测脚本：
#!/bin/sh for file in `ls | grep "png"`; do name=`echo $file|sed 's/.png//'`; echo $name.jpg; myeval $1/$name.jpg.out.png gt/gt_$name.png; done
最新评测脚本：
for((i=1; i<142; i++)) do
textdetect img_$i.png > tmp;
echo $i.png; myeval out1/img_$i.png.out.png gt/gt_$i.png;
done > org11
调用： sh sc.sh out1/out2 > result_i 对所有图像进行评测
执行 cat result_i | alleval 获得汇总后的评测结果
sh sc.sh out1 > org1; sh sc.sh out2 > org2; cat org1 | alleval; cat org2 | alleval;
3 使用的方法
目测采用graph邻接图描述regions的相似关系 。
添加 笔划宽度另类方差统计。获得每个region的置信度。
再在regions【】上graph cut。得到结果集合（包含文本的regions）。