- Вопрос или проблема
- Вариант 1: EAST и OCR
- Вариант 2: Распознавание номерных знаков
- Вариант 3: Распознавание текста на сцене с заведомо известными решениями
- Ответ или решение
- Распознавание номеров на гонках с помощью Keras: Подробное руководство
- Введение
- Шаги выполнения задачи
- 1. Локализация цифр
- 2. Распознавание цифр
- Практическая реализация
- Заключение
Вопрос или проблема
Я хочу разработать приложение для распознавания номеров на беговых номерах (для учебных целей), используя Keras API. Я могу управлять обучением модели CNN для обнаружения разных цифр, но как локализовать только определенные области изображения и убедиться, что эта область — это номер на беговом номере?
Шаги для этой задачи:
- Локализатор цифр – ?
- Распознаватель цифр – обученная модель CNN, использующая набор данных MNIST.
Какое решение будет лучшим выбором для локализации только определенных областей? Должен ли я использовать Faster R-CNN, YOLO Framework, семантическую сегментацию или что-то другое?
Мы можем разделить задачу на две части.
В первой части наша цель будет заключаться в локализации областей, где могут находиться номера. Это задача обнаружения объектов, поэтому вы можете использовать YOLO, Faster RCNN и т.д. YOLO может быть лучшим выбором, так как он быстрый и эффективный. Семантическая сегментация здесь не нужна. Существует множество репозиториев на GitHub, которые позволяют обучить пользовательский набор данных для обнаружения номеров на изображениях.
Во второй части, как упомянуто в вопросе, модели CNN, обученной на MNIST, будет недостаточно. Нам потребуется OCR (оптическое распознавание символов), который получит текст (номер) из изображения.
Локализатор выдаст координаты ограничивающего прямоугольника. Изображение будет обрезано по этим координатам. Это обрезанное изображение можно передать в движок OCR, и в конечном итоге вы получите номер, присутствующий на беговом номере.
Для обучения YOLO на пользовательском наборе данных смотрите здесь.
Для движка OCR смотрите здесь.
Вот несколько других способов, кроме тех, что предложил Шубхам, с вероятно более низким временем разработки.
Вариант 1: EAST и OCR
Вместо использования распознавания объектов, вы можете использовать алгоритм EAST для локализации текста на сцене, а затем применить OCR для распознавания номера на беговом номере. EAST довольно надежен, поэтому это, вероятно, не будет слишком шумно. Вам потребуется немного предобработки перед выполнением OCR. Для OCR вы можете использовать tesseract-ocr.
Вариант 2: Распознавание номерных знаков
Ваша проблема очень близка к распознаванию номерных знаков, что является хорошо изученной проблемой на данный момент.
Вариант 3: Распознавание текста на сцене с заведомо известными решениями
Ответ или решение
Распознавание номеров на гонках с помощью Keras: Подробное руководство
Введение
С распознаванием номеров на гоночных майках (bib numbers) связано множество интересных задач в области компьютерного зрения. В данной статье мы рассмотрим, как можно организовать процесс локализации и распознавания номеров, используя Keras и другие доступные инструменты.
Шаги выполнения задачи
1. Локализация цифр
Чтобы эффективно локализовать номера на майках, вам потребуется выделить области интереса на изображении. Задача локализации — это классическая задача детекции объектов. В зависимости от ваших требований по скорости и точности, вы можете выбрать одно из следующих решений:
-
YOLO (You Only Look Once): Этот алгоритм подходит для быстрого обнаружения объектов и обеспечивает хорошую производительность в реальном времени. Загрузить предобученные модели или обучить свою собственную модель можно, следуя этой инструкции.
-
Faster R-CNN: Предлагает высокую точность, но требует больше вычислительных ресурсов, что может быть ограничением для проектов, где важна скорость.
-
EAST (Efficient and Accurate Scene Text Detector): Этот алгоритм фокусируется на определении текста в изображениях и является хорошей альтернативой для вашей задачи. С его помощью можно выделить области с текстом достаточно точно, а затем выполнить OCR для распознавания.
Пример использования EAST может быть найден на PyImageSearch. Важно подчеркнуть, что при использовании EAST предварительная обработка изображений крайне важна для повышения точности распознавания.
2. Распознавание цифр
После того как вы локализовали области с номерами, необходимо распознать сами цифры. Здесь вы можете использовать подходы, такие как:
-
CNN, обученная на датасете MNIST: Хотя обучение CNN на этом наборе данных может быть недостаточно для практических целей, его можно адаптировать к вашим данным. Однако рекомендуется использовать большечисленные наборы данных, содержащие цифры на одежде, чтобы улучшить точность.
-
OCR (Оптическое распознавание символов): Использование Tesseract или других OCR-систем может значительно упростить процесс распознавания текста на локализованных числах. Основное внимание следует уделить предварительной обработке изображений, так как это улучшит качество распознавания.
Практическая реализация
При реализации данного проекта рекомендуется следовать определенной последовательности:
-
Сбор данных: Составьте набор изображений с разными стилями и фонами номеров на майках. Чем разнообразнее данные, тем лучше модель сможет обучиться.
-
Аннотация данных: Используйте инструменты для аннотирования изображений, чтобы выделить области с номерами и сохранить координаты для обучения вашей модели детекции.
-
Обучение модели локализации: Используйте выбранный вами алгоритм (например, YOLO или EAST) для тренировки модели на аннотированных изображениях.
-
Тестирование и отладка: Проводите тестирование промежуточных результатов, адаптируйте модель, в зависимости от её производительности.
-
Распознавание номера: После получения координат обрезайте изображения и передавайте их в модель OCR для распознавания.
-
Интеграция и оптимизация: На последнем этапе интегрируйте локализатор и распознаватель в одно приложение. Оптимизируйте систему для работы в реальном времени.
Заключение
Построение системы для распознавания номеров на гонках — это увлекательная, но комплексная задача, требующая комбинации алгоритмов локализации и распознавания. Используя Keras в сочетании с существующими библиотеками и подходами, вы сможете добиться эффективного результата. Оптимизация и качественное аннотирование данных играют критически важную роль в получении высокой точности в конечном продукте.