基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)方法
基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)方法较普遍的用于自然场景的文字检测。本文主要介绍Github上一个基于opencv2.4+Boost实现的基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)项目，包括其检测效果演示和在windows上的编译方法。
1 前言
基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)方法原作者在Github项目地址：https://github.com/aperrau/DetectText
介绍基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)方法原理的文献：
感谢原作者的无私分享！
该项目基于opencv2.4和Boost的某个版本，我验证项目时的运行环境：win10 + VS2013 X64 + opencv3.1 + Boost1.6.0。
2. 基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)效果
该程序检测时间比较久，配置比较好的电脑会快一些。用程序默认参数检测文献中的范例，该范例的文字为白色，文字底色为深色，因此程序需要选择light-on-dark，其检测效果与文献的给出的图片略有差异，文献中给出的结果文字区域准确，单词清晰，如下图所示：
而实际程序默认参数运行的结果中，文字区域检测基本准确，但每个单词是模糊的，不过调节一下相关参数应该可以做到和文献一致，我暂未尝试，有兴趣的同学可以试试看，目前默认参数检测结果如下图所示：
我也尝试用该程序检测了中文，但结果并不是很理想，该项目中的方法可能不适合用于检测中文，结果如下：
3.基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)项目编译方法
3.1 Boost 1.6.0编译
该项目在实现SWT时用到了Boost库，因此我先下载并编译了Boost1.6.0，编译步骤如下：
a. 从http://www.boost.org/下载适当的版本并解压缩，我这里用的是Boost1.6.0，解压缩路径为D:\Boost1.6.0;
b. 打开Visual Studio 2013 Tools，选择”VS2013 x64 本机工具命令提示”，进入路径D:\Boost1.6.0;
c. 输入下面的命令，等待Boost库编译完成。其中toolset用于设置VS的版本；stagedir用于指定编译后库文件存放的目录；编译X64版本时，必须需要添加address-model=64属性，才能生成64位的DLL，如果没有这个属性的话，会默认生成32位的平台库；without用于取消部分内容的编译，避免编译的库文件过大。
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b2 stage --toolset=msvc-12.0 --without-python --without-graph --without-graph_parallel --stagedir=".\bin\vc12_x64" link=static runtime-link=shared runtime-link=static threading=multi debug release address-model=64 architecture=x86 |
编译成功后的界面如下：
d. 根据编译文件的目录设置Boost包含目录和库目录，设置路径分别如下图所示：
3.2 opencv配置
添加opencv库文件和头文件，以及在项目属性“链接器–>输入–>附加依赖项”中添加opencv_world310d.lib。这里不再赘述。
4 基于笔画宽度转换的文字检测(SWT)调试
原项目是带参数的命令行程序，共4个参数，各参数的意义如下：
argv[0]：当前执行程序的名称；
argv[1]：待检测图片路径和名称；
argv[2]：检测结果图片存储路径和名称；
argv[3]：用于选择当前文字是light-on-dark(0)或dark-on-light（1）；
带参数的命令行程序调试时，可以在项目属性–>调试中写入后面三个参数，参数与参数之间用空格间隔，如下图所示：
