Разделение чисел из контуров в OpenCV на Python для CNN

На чтение 3 мин Опубликовано 09.11.2024

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Шаги для реализации метода с использованием контуров
Другие методы извлечения цифр
Заключение

Вопрос или проблема

Я хочу разделить числа, например 7638, на разные изображения, которые могут быть предсказаны индивидуально с использованием CNN.
Ищя контуры, как я могу разделить каждый контур на отдельное изображение в Python.
Чтобы быть более точным: как я могу разделить https://www.letter2word.com/products/americana-numbers на 0, 1, 2, 3..9 в индивидуальные изображения, используя концепцию контуров в OpenCV в Python, чтобы полученные изображения могли быть предсказаны классификатором CNN, а затем все результаты были записаны вместе, чтобы выдать число на изображении (начальном) в качестве вывода.
Также, есть ли какой-либо другой способ сделать это.
PS.-Я искал в гугле, но везде дают инструкции по извлечению одной конкретной части изображения, в то время как мне нужно больше одной части изображения для правильного предсказания.

После долгих часов поиска я понял, что использование контуров в качестве ROI является значительным вариантом.

Ответ или решение

Для выделения чисел из изображения, содержащего последовательные цифры, таких как "7638", и преобразования их в отдельные изображения для последующей классификации с использованием сверточных нейронных сетей (CNN), можно воспользоваться методом нахождения контуров в OpenCV на языке Python. Этот подход позволит вам извлечь каждую цифру как отдельное изображение, которое можно будет использовать для классификации.

Шаги для реализации метода с использованием контуров

Импорт необходимых библиотек:
Прежде всего, вам потребуются библиотеки OpenCV и NumPy. Убедитесь, что они установлены в вашей среде разработки.
```
import cv2
import numpy as np
```
Загрузка изображения:
Загрузите изображение, содержащие числа.
```
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
```
Предобработка изображения:
Приведите изображение к черно-белому виду и примените бинаризацию для упрощения дальнейшей обработки.
```
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
```
Поиск контуров:
Используйте функцию findContours для нахождения контуров.
```
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```

Извлечение и сохранение отдельных цифр:
После нахождения контуров необходимо пройтись по каждому из них, отфильтровав их по размеру, чтобы выбрать только цифры.

for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

    # Условие для фильтрации по размеру
    if w < 60 and h < 60:  # Параметры могут быть изменены для точной фильтрации
        roi = image[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imwrite(f'output_digit_{x}.png', roi)

Классификация с использованием CNN:
После получения отдельных изображений цифр, вы можете использовать их для обучения или прогнозирования с помощью вашей модели CNN.

Другие методы извлечения цифр

Кроме использования контуров, существуют и другие методы выделения объектов из изображений:

Метод шаблонов: Вы можете заранее задать шаблоны для каждой цифры и использовать их для сопоставления с фигурами на изображении.
Сегментация: Можно использовать алгоритмы сегментации, такие как Watershed или GrabCut, для более точного выделения объектов.
Машинное обучение: Алгоритмы, такие как K-means или DBSCAN, могут использоваться для выделения цифр, но требуют определенной настройки и предобработки данных.

Заключение

Выбор метода зависит от характера вашей задачи и того, насколько точно вы хотите выделить цифры из изображения. Метод контуров с использованием OpenCV является простым и эффективным способом достижения этой цели, подходящим для большинства случаев, если применяются правильные фильтры по размеру и формату.