solofive
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确认目录结构和执行指令的路径
您好，请问高分辨率下，找到处理办法了吗
> > 您好，请问高分辨率下，找到处理办法了吗 > > 你可以尝试切割成几个小的图片去识别，得到结果后再拼接 感谢，我试试
> > 您好，请问高分辨率下，找到处理办法了吗 > > 你可以尝试切割成几个小的图片去识别，得到结果后再拼接 高分辨率的问题本质是因为源代码中的缩放使用cubic方式，图片质量会很差，缩放使用区域更好一些
> > > > 您好，请问高分辨率下，找到处理办法了吗 > > > > > > > > > 你可以尝试切割成几个小的图片去识别，得到结果后再拼接 > > > > > > 高分辨率的问题本质是因为源代码中的缩放使用cubic方式，图片质量会很差，缩放使用区域更好一些 > > 原来这个样子啊，在哪个代码哪个位置，我也改改试试，超4K高分辨率可以不 可以，再高也可以，不过我的表格没你这么复杂，估计你需要多一点数据量训练
[https://github.com/chineseocr/table-detect/blob/master/utils.py](url) 第100行的 `resized_image = cv2.resize(image, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)` 放大使用CUBIC，缩小的话使用区域更好一点
> > > > > > 您好，请问高分辨率下，找到处理办法了吗 > > > > > > > > > > > > > > > 你可以尝试切割成几个小的图片去识别，得到结果后再拼接 > > > > > > >...
像你刚刚那张图片，我感觉对于模型来说，应该是你样本不够， ，同样长度的线条，下面的没有被辨识出来，先试下调整阈值table_line.py的175行，row代表最小横线长度，col代表最小竖线长度
这种边缘问题，在util中的方法在最后判断的时候有可能过滤，自己debug一下就能看到，里面的一些写死的参数根据自己的实际情况多调整一下
附上我的识别结果 