void Segmentar(int x1, int y1, int x2, int y2, int n, int& k) {
if (k && (x1 + 1 < x2 || y1 + 1 < y2)) {
if (x2 - x1 > y2 - y1) {
int m = (x1 + x2) / 2; --k;
int p = UsarApp(x1, y1, m, y2);
if (p) Segmentar(x1, y1, m, y2, p, k);
if (n - p) Segmentar(m, y1, x2, y2, n - p, k);
} else {
int m = (y1 + y2) / 2; --k;
int p = UsarApp(x1, y1, x2, m);
if (p) Segmentar(x1, y1, x2, m, p, k);
if (n - p) Segmentar(x1, m, x2, y2, n - p, k);
}
} else
for (int i = x1; i < x2; ++i)
for (int j = y1; j < y2; ++j)
if (n) n -= TirarRed(i, j, i + 1, j + 1);
}
void ExtractTexto::runExtract(std::string const path, Tipo_OCR OCR_type ){
// Paso 1. Leer la imagen objetivo
if ( !leerImagen(path) )
return;
// Paso 2. Establecer el tipo de OCR a aplicar
OBJECT_OCR *Objeto_OCR = setTipoOCR( OCR_type );
if ( !Objeto_OCR )
return;
// Paso 3. Obtener Regiones de Interés en la imagen cargada, donde es probable localizar
// dorsales.
DNR_Regiones.setDorsalROI(imagenEntrada);
// Paso 4. Segmentar las ROIs obteniendo posibles cajas de texto conteniendo el número del dorsal
for( long unsigned int j = 0; j < DNR_Regiones.size(); j++ ){
cv::Mat imagenROI(imagenEntrada, DNR_Regiones.getROI(j)), imagenPreprocesada;
PreprocesarImagen( imagenROI, imagenPreprocesada );
Segmentar( imagenPreprocesada, cajasDeTextos );
ReconocimientoDorsal( imagenPreprocesada, cajasDeTextos, dorsales, Objeto_OCR);
DNR_Regiones.setDorsal(j, dorsales);
}
// Paso 5. Crear una imagen nueva incluyendo las detecciones
imprimirDetecciones(imagenSalida, DNR_Regiones , AZUL);
// Paso 6. Liberar la memoria asignada.
liberarRecursosImagen();
Objeto_OCR = NULL;
}
void Pescar(int w, int h, int n, int k) {
Segmentar(0, 0, w, h, n, k);
}
