{"product_id":"segmentacao-de-componentes-de-texto-com-analise-de-componentes-conectados-em-dar-von-bipasha-chakrabarti-banik-und-srijan-banerjee","title":"Segmentação de Componentes de Texto com Análise de Componentes Conectados em DAR","description":"\u003cp\u003eNa visão por computador a segmentação da imagem é o processo de divisão de uma imagem digital em múltiplos segmentos (conjuntos de pixels, também conhecidos como super-pixels). O objectivo da segmentação é simplificar e ou transformar a representação de uma imagem em algo mais significativo e mais fácil de analisar. A segmentação de imagem é tipicamente utilizada para localizar objectos e limites (linhas, curvas, etc.) em imagens. Mais precisamente, a segmentação de imagem é o processo de atribuir uma etiqueta a cada pixel de uma imagem, de modo a que os pixéis com a mesma etiqueta partilhem determinadas características. O resultado da segmentação de imagem é um conjunto de segmentos que cobrem colectivamente toda a imagem, ou um conjunto de contornos extraídos da detecção da borda da imagem). Cada um dos pixels de uma região é semelhante em relação a alguma característica ou propriedade computorizada, tal como cor, intensidade ou textura. As regiões adjacentes são significativamente diferentes no que diz respeito às mesmas características.\u003c\/p\u003e\u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9786204898889\"\u003e\u003ch3\u003eProcessamento de imagem e aprendizagem profunda\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Softcover - 9786204898889","offer_id":40234580967517,"sku":"9786204898889","price":43.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/dbface4c-78fe-446e-8e62-61a4e7b3da7a.png?v=1758348468","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/en\/products\/segmentacao-de-componentes-de-texto-com-analise-de-componentes-conectados-em-dar-von-bipasha-chakrabarti-banik-und-srijan-banerjee","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}