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【2h】

Figure 1: A document image, and the distribution of connected components along their width property (x-axis), for each possible gray scale threshold (y-axis).

机译：图1：沿着它们的宽度属性（x轴）的连接组件的分布，以及每个可能的灰度阈值（y轴）。

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1. Connected Component Labeling Algorithms for Gray-Scale Images and Evaluation of Performance using Digital Mammograms [J] . Roshan Dharshana Yapa, Koichi Harada International journal of computer science and network security . 2008,第6期

机译：灰度图像的连接组件标记算法和使用数字乳房X线照片评估性能
2. A new automatic thresholding algorithm for unimodal gray -level distribution images by using the gray gradient information [J] . Journal of Petroleum Science & Engineering . 2020,第期

机译：使用灰度梯度信息，一种新的自动阈值分布图像的自动阈值算法
3. Connected Shape-Size Pattern Spectra for Rotation and Scale-Invariant Classification of Gray-Scale Images [J] . Urbach E.R., Roerdink J.B.T.M., Wilkinson M.H.F. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2007,第期

机译：连接的形状尺寸图案光谱用于灰度图像的旋转和尺度不变分类
4. Algorithm for finding parameter-dependent connected components of gray-scale images [C] . Yang Q. Wang, Southwest Missouri State Univ., Springfield, Conference on applications of digital image processing . 1998

机译：查找灰度图像参数相关的连通分量的算法
5. Parameter-dependent connected component of gray images and image understanding, segmentation and stereo correspondence. [D] . Wang, Yang. 1997

机译：灰度图像的参数相关连接部分以及图像理解，分割和立体对应。
6. Exact Covariance Thresholding into Connected Components for Large-Scale Graphical Lasso [O] . Rahul Mazumder, Trevor Hastie -1

机译：用于大型图形套索的连接组件的精确协方差
7. Figure S1: Boxplots showing (A) the breakdown length (Y-axis) per-DVO (x-axis), and (B) the main sett density (Y-axis) per-DVO (X-axis). Data on the Y-axis have been log-transformed to improve visual inspection [O] . -1

机译：图S1：显示（a）击穿长度（y轴）per-dvo（x轴），和（b）主放置密度（y轴）per-dvo（x轴）的音箱。 y轴上的数据已经记录，以改善视觉检查

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