MapReader

MapReader

Inhaltsverzeichnis

• MapReader
  • Inhaltsverzeichnis
  • Was ist MapReader?
  • Überblick
    • MapReader-Klassifizierungspipeline
    • MapReader-Texterkennungspipeline
  • Dokumentation
  • Was ist in diesem Repo enthalten?
  • So zitieren Sie MapReader
  • Danksagungen
  • Mitwirkende

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Was ist MapReader?

MapReader ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zum Erkunden und Analysieren von Kartenbildern im großen Maßstab.

Es enthält zwei verschiedene Pipelines:

• Klassifizierungspipeline: Mit dieser Pipeline können Benutzer ein Klassifizierungsmodell verfeinern und die Beschriftungen von Patches vorhersagen, die aus einem übergeordneten Bild erstellt wurden.
• Text-Spotting-Pipeline: Mit dieser Pipeline können Benutzer Text in Kartenbildern erkennen und erkennen.

MapReader wurde im Rahmen des Living with Machines-Projekts entwickelt, um große Sammlungen historischer Karten zu analysieren. Es handelt sich jedoch um ein generalisierbares Computer-Vision-Tool, das auf beliebige Bilder in einer Vielzahl von Bereichen angewendet werden kann.

Überblick

MapReader-Klassifizierungspipeline

Mit der MapReader-Klassifizierungspipeline können Benutzer ein Klassifizierungsmodell trainieren, um visuelle Merkmale in Kartenbildern zu erkennen und Patches zu identifizieren, die diese Merkmale in gesamten Kartensammlungen enthalten:

MapReader-Texterkennungspipeline

Mit der Text-Spotting-Pipeline von MapReader können Benutzer mithilfe eines vorab trainierten Text-Spotting-Modells Text in Kartenbildern erkennen und erkennen:

Dokumentation

Die MapReader-Dokumentation finden Sie unter https://mapreader.readthedocs.io/en/latest/.

Neue Benutzer sollten sich bei der Ersteinrichtung von MapReader an die Installationsanweisungen und Eingabehilfen wenden.

Alle Benutzer sollten in unserem Benutzerhandbuch nachlesen, um Anleitungen zur Verwendung von MapReader zu erhalten. Diese enthält umfassende Anweisungen zur Verwendung der MapReader-Pipeline.

Entwickler und Mitwirkende können sich auch auf die API-Dokumentation und den Beitragsleitfaden beziehen, um Anleitungen zum Beitragen zum MapReader-Paket zu erhalten.

Bleiben Sie in Kontakt

Alle Benutzer werden ermutigt, unserer Community beizutreten! Informationen zu Möglichkeiten zur Beteiligung finden Sie auf der Seite „Community und Beiträge“.

Treten Sie unserem Slack-Workspace bei! Bitte füllen Sie dieses Formular aus, um eine Einladung zum Slack-Workspace zu erhalten.

Was ist in diesem Repo enthalten?

Dieses Repository enthält alles, was zum Ausführen von MapReader benötigt wird.

Das Repository ist wie folgt aufgebaut:

• mapreader/ : Enthält den Quellcode für die MapReader-Bibliothek.
• docs/ : Enthält die Dokumentation für die MapReader-Bibliothek.
• tests/ und test_text_spotting/ : Enthält die Tests für die MapReader-Bibliothek.
• worked_examples/ : Enthält ausgearbeitete Beispiele für die Verwendung der MapReader-Bibliothek.

So zitieren Sie MapReader

Wenn Sie MapReader in Ihrer Arbeit verwenden, geben Sie bitte Folgendes an:

• Unser JOSS-Papier – zur Anerkennung der Software, unabhängig von der von Ihnen verwendeten Version.
• Unser Zenodo-Datensatz – um die spezifische Version der von Ihnen verwendeten Software zu bestätigen (oder verwenden Sie die Option „Alle Versionen zitieren?“, wenn Ihre spezifische Version nicht vorhanden ist).
• Optional unser SIGSPATIAL-Papier, um die Entwicklung der Software und die Forschung dahinter zu würdigen.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde von Living with Machines (AHRC-Stipendium AH/S01179X/1), Data/Culture (AHRC-Stipendium AH/Y00745X/1) und dem Alan Turing Institute (EPSRC-Stipendium EP/N510129/1) unterstützt.

Living with Machines, finanziert vom UK Research and Innovation (UKRI) Strategic Priority Fund, ist eine multidisziplinäre Zusammenarbeit des Arts and Humanities Research Council (AHRC) mit dem Alan Turing Institute, der British Library und den Universitäten von Cambridge, East Anglia, Exeter und Queen Mary University of London.

Die obigen Karten wurden mit Genehmigung der National Library of Scotland https://maps.nls.uk/index.html reproduziert

Mitwirkende

Katie McDonough ? ? ? ? ? ? ✅	Daniel CS Wilson ? ? ? ?	Kasra Hosseini ? ? ? ?	Rosie Wood ? ? ✅ ? ? ?	Kalle Westerling ? ? ?	Chris Fleet ?	Kaspar Beelen ? ? ?
Andy Smith ?‍? ?