номера Извлечение из изображения

Question

У меня есть изображение для мобильного телефона кредитной карты пополнения, и я хочу, чтобы извлечь перезарядку только номер (серая область) в виде последовательности чисел, которые можно использовать для подзарядки телефона непосредственно

Это только образец фотографии и не может считаться стандартным, поэтому область прямоугольника может отличаться по своему усмотрению, на заднем плане и на карте также может отличаться по размеру. Область царапин может быть не полностью поцарапана, глубина и положение камеры могут тоже отличается. Я читал много-много статей в Интернете, но я не могу найти ничего интересного, и большинство работ обсуждают обнаружение рукописных номеров. Любые ссылки или имена алгоритмов могут быть очень полезными.

Answer 1

Вы можете найти документы по vehicle plate number detection с методами машинного обучения. В основном вам нужно сначала извлечь номер, вы можете использовать фильтр sobel для извлечения вертикальных краев, затем пороговое (двоичное изображение) и морфологические операции (удалите пустое пространство между каждой вертикальной кромкой линии и соедините все области с большим количеством ребер). Наконец, извлеките контур и заполните подключенные компоненты маской.

После извлечения чисел вы можете использовать метод машинного обучения, такой как нейронная сеть и svm, чтобы распознать их.

Надеюсь, это поможет.

Answer 2

Извлечь часть GRAY из изображения, а затем использовать Tesseract (OCR), чтобы извлечь текст, написанный на сером изображении.

Answer 3

Я думаю, вы не можете найти алгоритм для чтения из изображения в Интернете. Никто не будет раскрывать это. Я думаю, если вы хардкорный программист, вы можете взломать его, используя свой собственный код. Я попытался с экрана, где шрифты были более четкими, и алгоритм был прост. Для этого алгоритм должен быть сложным, так как вы читаете из источника фотографии вместо снимка экрана.

Answer 4

Выполните следующие действия:

Загрузить изображение.

Выберите цифры (путем определения контуров и применения ограничений по площади и высоте букв во избежание ложных срабатываний). Это разделит изображение и, таким образом, сделает модульную операцию OCR, которую вы хотите выполнить.

Простой алгоритм K-ближайшего соседа для выполнения идентификации и классификации.