Обучение распознаванию цифр с OpenCV-Python: KNearest, SVM

Быстрый ответ

Качественное распознавание цифр в OpenCV возможно с применением метода k-ближайших соседей (k-NN), который прекрасно подходит для классификации контуров. Сначала преобразовываем изображение к бинарному виду, после этого находим контуры с помощью cv2.findContours() и классифицируем каждый контур с использованием обученной модели k-NN.

import cv2
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Создание экземпляра k-NN. Помним, что эффективность работы k-NN напрямую зависит от качества обучения
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

# Для начала загружаем и подготавливаем изображение
image = cv2.imread('digits.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Определяем контуры и последовательно предсказываем распознаваемые цифры
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    roi = binary_image[y:y+h, x:x+w]
    digit = knn.predict(roi.flatten().reshape(1, -1))[0]

Помните, что для обеспечения высокой точности, k-NN должен быть обучен на нормированных и приведенных к одномерному массиву изображениях цифр. Представленный выше код – это лишь пример. Для полноценной работы системы OCR потребуется более тщательная предварительная и последующая обработка данных.

OCR Лестница: Шаг за Шагом

Первый Шаг: Сбор и Маркировка Данных

Успешное обучение начинается с выбора репрезентативных данных. Используйте файловую систему OpenCV для сохранения наборов данных с метками в TrainingData.yml и LabelData.yml. Это послужит основой для вашего OCR-путешествия и позволит собрать необходимый набор данных.

Второй Шаг: Выделение Символов

С готовым датасетом начинаем выделять контуры цифр, используя cv2.findContours(). При работе с несколькими символами важна правильная сортировка контуров, обеспечивающая последовательность распознавания. Сценарии, требующие взаимодействия с пользователем, необходимо обрабатывать тщательно, чтобы гарантировать стабильность работы системы OCR.

Третий Шаг: Согласованность данных

Для эффективной работы OCR необходима согласованность данных. Добиться этого можно, приведя к одинаковым размерам области интереса (ROI) и применив гауссово размытие и адаптивный пороговый метод для улучшения качества изоляции цифр.

Четвертый Шаг: Чтение Сохраненных Данных

Правильно организуйте чтение файлов TrainingData.yml и LabelData.yml, чтобы при каждом запуске OCR системы не приходилось все начинать сначала.

Последний Шаг: Корректировка Изображения и Финальная Обработка

Некоторые изображения могут быть далеки от идеала. В таких случаях корректируйте положение изображения и регулируйте его границы, чтобы обеспечить, что каждая цифра была распознана. В конце концов, каждая цифра должна быть в поле зрения.

Визуализация

Можно представить работу OCR как надежную производственную линию.

Исходные Материалы (🔢): [Изображения с цифрами]

Этапы обработки (🛤️):

1. Предобработка (🛁): Изображения очищаются и оптимизируются.
2. Извлечение признаков (🔍): Анализируются уникальные характеристики каждой цифры.
3. Обучение классификатора (👩‍🍳): Система учится распознавать цифры.
4. Распознавание (🍪): Теперь система способна идентифицировать цифры на новых изображениях.

Конечный продукт (🍪):

Распознанные Цифры: [0️⃣, 1️⃣, 2️⃣, ..., 9️⃣]

Каждый этап проекта направлен на обеспечение максимальной точности распознавания цифр. 🌟

Оптимальная Точность: Результат внимательной Настройки

Учет Разнообразия Условий

Стройте обучающую выборку на образцах цифр из различных условий, включая разные шрифты, размеры и освещенность, чтобы гарантировать универсальность модели.

Применение Дополнительных Признаков

Учтите дополнительные признаки, такие как отношение сторон и площадь цифры, для повышения качества предсказаний.

Эксперименты с Предобработкой

Используйте продвинутые техники предобработки изображений, такие как морфологические преобразования, чтобы улучшить качество выделения цифр.

Комбинирование Методов

Помимо k-NN, рассмотрите метод опорных векторов (SVM) или нейронные сети. Это может существенно улучшить качество распознавания на сложных изображениях.

Полезные материалы

1. Учебные пособия по OpenCV – PyImageSearch
2. OpenCV: Введение в метод опорных векторов
3. OpenCV: Загрузка и использование моделей на основе Caffe framework
4. Учебные курсы по OpenCV
5. Scikit-image: Применение RANSAC для надежного подбора соответствий