高速リアルタイム物体検出デモをKerasで動作させた。
SSD(Single Shot MultiBox Detector)という深層学習モデルを使用した。
今後は特定の物体を検出した場合画像を切り取るというプログラミングを追加する。また学習モデルを変えて試してみる。
文字認識を実装する前に印刷用紙の輪郭検出と射影変換を行った後に文字認識を行う輪郭を選択するシステムを作成した。
今週は選択した輪郭の切り出しと文字認識を実装する予定
<追記>輪郭の切り出しと文字認識を実装した。tesseract-ocrのオリジナルの学習データを使用。
今後はデータベースを用いた文字列の補正処理を実装する。
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