opencvに含まれているadaptiveTreshold関数を用いて二値化した画像からfastN1MeansDenoising関数を用いてノイズを除去した画像を用いて文字認識を行った(画像はノイズ除去後)。
文字認識結果は以下のようになった。
<正解>
INDICATOR 800*900
INDICATOR 800*1100
INDICATOR 275(25)
INDICATOR 550*1400*25
INDICATOR 1100*1400*25
SIGNWEIGHT(HDG)
SIGNWEIGHT (S GREEN)
MA STAND-G
MA STAND-Y
F-18AEM
F-18AD
DESIGN FENCE PANEL(DS)-M
CLAMP-FENCE BAND
BEAUTY BASE
CONE BASE
ASH CAN W/CUP
STEEL PATES-A
<認識結果>
INDICATOR 800*900
INDICATOR 800*1100
DIDICATOR 275 (25)
DIDICATOR 550*1400*25
INDICATOR 1100*1400*25
SIGT*WEIGHF (HDG) P
SIGIMUWEIGHT (S GRBEN)
MA SDARDG
MA STAND-Y
F-18ABM
F-18AD -
DESIGN FENCE PANEL (DS) -M
CLAMP*FEIGCE BADTD
BEAUWY BASE
CCNE BASB
ASHUCAN W/CUP
STEELPATES-A -T
tesseract-OCRの学習データを新規で作成し、添付画像に対して文字認識を行った
。以下は正解の文字列及び既存の学習データを用いた場合と新規に作成した学習データを用いた場合の出力結果。
<正解>
INDICATOR 800*900
INDICATOR 800*1100
INDICATOR 275(25)
INDICATOR 550*1400*25
INDICATOR 1100*1400*25
SIGNWEIGHT(HDG)
SIGNWEIGHT (S GREEN)
MA STAND-G
MA STAND-Y
F-18AEM
F-18AD
DESIGN FENCE PANEL(DS)-M
CLAMP-FENCE BAND
BEAUTY BASE
CONE BASE
ASH CAN W/CUP
STEEL PATES-A
<既存の学習データ>
nwxcmx eooeeoo
mnrcmx soomoo
INDICATOR 275 (25)
mnlcmk 55ot14oo==2s
mnlmmx 11oo«14oa+<25
SIGh‘7BIGH1‘(HDG)
smmtcar (s cm)
m mm
In STA?!)-Y
F-ism!
F-IEAD «
DESIGN PE-N03 mm. (vs) -11
mu?-mm mm
as/nmr mi
00245 ms}:
ASH.CAN I/CUP
srsm. PATES-A 7
<新規の学習データ>
OSDICATOR 800*900
INDICAIOR 800*1100
INDI()ATOR 275 (25)
IIWDICADR 550*141)0*25
INDIULTOR 1100*1400*25
SIGRUUWEIGPU-(EDG)
SIGBUWEIGISP (S …
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オープンキャンパスに向けて
テンプレートマッチングによる指検出
→検出範囲の拡大はできていない
→タッチの場所で動作を変えるシステムを行う予定
Presentation_Gemeng170720
More operations for image processing: Sharpning, Fourier transform, Frequncy-domain filtering...
Presentation_Gemeng170705
More operations for Image Processing: Smoothing, Histogram equalization, Binaryzation, Track bar...
課題:laravelを用いて画像をアップロードする。
3日:laravel での画像の取り扱い方を学習しています。
4日:進捗なし
5日:簡単なプログラムを実装した。
画像のアップロードがうまくいかないので修正します。
参考文献:
http://qiita.com/makies/items/0684dad04a6008891d0d
6日:進捗なし
7日:laravelのプログラムを修正しています。
anacondaインストール
spyderでpythonのサンプルプログラムの動作確認
Raspberrypi・・・顔認識の識別器が読み込めない(関数呼び出しが正常でない?)
python+opencvでのサンプルプログラム
タッチパネルについて
・肌色検出による指検出・・・検出まで(精度はまあまあよい)
・テンプレートマッチングによる指検出範囲拡大・・・できていない
・LaravelにてCAPTCHAと仮登録機能の実装
完了:CAPTCHAを実装しgitのdata/laravel/testに提出
実装中:仮登録機能
金曜ゼミ
ソーベルフィルタのプログラム解説
Coursera Machine Learning week2 の学習