Предположим, у меня есть изображение, подобное этому
, и я хочу преобразовать видимые символы в слова (звезда, квадрат, ромб и т. д.), сохраняя правильный порядок. Каков лучший подход к решению этой проблемы?
Я видел много способов и библиотек для распознавания текста или чисел с использованием OpenCV, но не так много для общих символов.
Ответ
Чтобы распознать символы на изображении и вывести их в текстовом формате, можно использовать метод, который включает несколько шагов: предобработку изображения, сегментацию символов и их распознавание. Вот пошаговое руководство с использованием библиотек Python, таких как OpenCV и TensorFlow/Keras.
Шаг 1: Импорт необходимых библиотек
Для начала, вам понадобятся следующие библиотеки:
import cv2
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import load_modelШаг 2: Загрузка изображения
Загрузите изображение, которое вы хотите обработать:
image = cv2.imread('path_to_your_image.png')Шаг 3: Предобработка изображения
Необходимо улучшить изображение для последующей сегментации. Примените серую шкалу и двоичную фильтрацию:
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)Шаг 4: Сегментация символов
Используйте контуры для нахождения символов и их сегментации:
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
symbols = []
for contour in contours:
# Получение границ
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if w > 5 and h > 5: # Фильтрация малых объектов
symbol = binary[y:y+h, x:x+w]
symbols.append((x, symbol)) # Сохраняем координаты для сортировкиШаг 5: Сортировка символов
Сортируйте символы по x-координате для сохранения порядка, в котором они идут на изображении:
symbols.sort(key=lambda s: s[0]) # Сортировка по x-координатеШаг 6: Загрузка модели для распознавания символов
Создайте или загрузите модель, обученную на распознавании символов. Если у вас нет модели, вы можете использовать предварительно обученную, либо создать свою:
model = load_model('path_to_your_model.h5')Шаг 7: Распознавание символов
Теперь распознайте каждый символ с помощью загруженной модели:
recognized_symbols = []
for _, symbol in symbols:
symbol = cv2.resize(symbol, (28, 28)) # Приведите к нужному размеру
symbol = symbol / 255.0 # Нормализация
symbol = symbol.reshape(1, 28, 28, 1) # Форматирование ввода для модели
prediction = model.predict(symbol)
recognized_char = np.argmax(prediction) # Получение наиболее вероятного символа
recognized_symbols.append(recognized_char) # Сохраните распознанный символШаг 8: Интерпретация результата
После распознавания символов вы можете интерпретировать и преобразовать их в текст:
text_output = ''.join(map(str, recognized_symbols)) # Преобразование списка символов в строку
print(text_output)Заключение
Вышеописанный процесс позволяет вам распознавать символы на изображении и выводить их в текстовом виде. Убедитесь, что ваша модель распознавания символов хорошо обучена для достижения наилучших результатов. В случае сложности с обучением модели, вы можете рассмотреть возможность использования предобученных моделей, доступных в библиотеках глубокого обучения, таких как TensorFlow или PyTorch.