strock width transform,全称笔画宽度变换，是一种局部的图像算子用于提取字符（letter）的笔画宽度作为图像特征。算法步骤如下：

分成三个部分：
- 用canny算子计算梯度及方向
- SWT提取笔画宽度得到字符候选区域，使用形状和纹理的先验知识过滤掉误检的候选
- 将字符候选区聚合成单词(word)/文本行(text line)

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SWT

在使用swt算子后得到和输入图像相同尺寸的map，值是相应像素对应的笔画宽度。
首先会将所有像素的笔画宽度设置为无穷大.如图，x是笔画边缘上的点，沿着与x的梯度方向dx 大致相反的方向dy，（|dy-(-dx)| <=pi/6）找到笔画另一侧边缘的点y，这样笔画宽度就是|x-y|。x，y之间构成了一条路径（ray），如果笔画宽度小于路径上像素的当前值的话，更新当前值。如果y没有找到那么这条路径就会被废弃。

第二次扫描，计算路径上的所有笔画宽度的中值，笔画宽度大于中值的设置为中值。这是针对拐角的情况，
图中的红点处SW应该是横向和竖向宽度的较小值w，但是按照上面步骤会是|x-y|和|p-q|的较小值，但是第二次扫描后取x~y, p~q路径上中值，红点的SW值就接近w了。

连通域（字符候选区域）合成

在得到SW的map后进行连通域分析，得到字符候选区域，传统的连通域合成都是像素周围4连接或者8连接的像素都是同一值则是同一连通域，而这里改变了这一条件，中心像素和周围像素SW（笔画宽度）比不能超过3.0.

过滤

这里用到的先验知识是纹理方面的，包括字符区域的SW方差，连通域宽高比，连通域的直径等等

聚合文本行

将字符候选聚合成text line，这个地方没有仔细看之后再补充。

参考文献
[1] https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/1509.pdf
[2] https://blog.csdn.net/linda_lindaaaa/article/details/45691021
[3] 黄治虎. “基于改进笔画宽度检测的图像文本定位算法”. Computer Science, 2013