1. For a given input image of a men

1. For a given input image of a menu, we first conduct denoising, sharpness enhancement
and thresholding to obtain a binary image of the text on the menu.
2. Conduct feature detection and generate keypoint descriptions for each character on test
image.
3. Conduct keypoint matching on input characters with the training set of characters.
4. Implement commonly used natural language processing techniques, such as shortest
Levenshtein distance, to resolve mismatched characters within a word.
5. Identify the translated dish name and the image for the dish.
6. Display the image and the translated dish name on the menu.

Kết quả (Việt) 1:

1. đối với các định nhập hình ảnh của một trình đơn, chúng tôi đầu tiên tiến hành denoising, tăng cường độ sắc nétvà thresholding để có được một hình ảnh nhị phân của các văn bản trên trình đơn.2. tiến hành các tính năng phát hiện và tạo ra keypoint mô tả cho mỗi ký tự kiểm trahình ảnh.3. tiến hành keypoint phù hợp trên các ký tự đầu vào với bộ đào tạo của nhân vật.4. thực hiện thường sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như ngắn nhấtKhoảng cách Levenshtein, để giải quyết các ký tự không khớp trong vòng một từ.5. xác định tên món ăn dịch và hình ảnh cho các món ăn.6. Hiển thị các hình ảnh và tên món ăn dịch trên menu.

Kết quả (Việt) 2:

1. Đối với một hình ảnh đầu vào cho trước của một trình đơn, đầu tiên chúng ta tiến hành giảm nhiễu, tăng cường độ sắc nét
và ngưỡng để có được một hình ảnh nhị phân của các văn bản trên menu.
2. Tiến hành tính năng phát hiện và tạo ra giới thiệu keypoint cho mỗi nhân vật trong bài kiểm tra
hình ảnh.
3. Tiến hành hợp keypoint trên những nhân vật đầu vào với tập huấn luyện của các nhân vật.
4. Thực hiện thường được sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như ngắn
khoảng cách Levenshtein, để giải quyết các ký tự không phù hợp trong một từ.
5. Xác định tên món ăn được dịch và hình ảnh cho các món ăn.
6. Hiển thị hình ảnh và tên món dịch trên menu.