NA elipsach zastosowałem metodę Canny z OpenCV i wynik ma bardzo ciekawe
własności:
mamy linię grubości jeden białą na czarnym tle
http://i.imgur.com/UNaUZZ9.png i http://i.imgur.com/HIJQupz.png
To akurat dotyczy dzielącego się jądra, zwykłe jądra mają obrys okrągły,
albo jeszcze jakiś inny w rodzaju niezamkniętych linii albo całkiem
pusty czarny obszar.
Teraz chciałbym rozpoznawać takie przypadki jak ten - ósemki. Najpierw
powinienem chyba to zwektoryzować. Jak? czy użyć skomplikowanego
algorytmu do obrysów, który jakiś czas temu robiłem. Tutaj obrys
powinien być bardzo łatwy.
Co chciałbym otrzymać: dla tego przypadku stwierdzić że to ósemka (albo
mała litera g) w odróżnieniu od innych przypadków

do góry

On Tuesday, December 30, 2014 11:15:14 AM UTC+1, Borneq wrote:
> NA elipsach zastosowałem metodę Canny z OpenCV i wynik ma bardzo ciekawe
> [...]
> mała litera g) w odróżnieniu od innych przypadków
Nie pomogę, mam tylko pytanie. Czy używałeś kiedykolwiek do
swoich prac kaskad haara? Jeśli tak, to jakie były efekty.
Jeśli nie, to dlaczego?
Pozdrawiam

do góry

W dniu 2014-12-30 o 12:20, M.M. pisze:
> Nie pomogę, mam tylko pytanie. Czy używałeś kiedykolwiek do
> swoich prac kaskad haara? Jeśli tak, to jakie były efekty.
> Jeśli nie, to dlaczego?

W ogóle dosyć mało używałem algorytmów wbudowanych w OpenCV. Kaskady
Haara to chyba do znajdowania twarzy. Zupełnie na samym początku robiłem
wycinki komórek do bazy rozpoznawania i wycinki bez komórek jako
przykłady negatywne. Jednak nie wychodziło, najpierw myślałem że za mała
baza wycinków, potem jednak po zwiększeniu ilości też nie wychodziło.
Zrezygnowałem z detektora Haara i zacząłem od ciemnych plam - jąder.
A co do rozpoznawania liniowego to najpierw zastosuję wektoryzację, tą
samą metodę co do obrysów

Pozdrawiam

do góry

On Tuesday, December 30, 2014 12:35:21 PM UTC+1, Borneq wrote:
> W ogóle dosyć mało używałem algorytmów wbudowanych w OpenCV. Kaskady
> Haara to chyba do znajdowania twarzy.
Kiedyś, wieki temu napisałem coś do wyszukiwania obiektów na rysunku.
Jakieś literki, proste symbole, gradienty, itd. Potem ktoś mi powiedział,
że to co zrobiłem nazywa się kaskadami haara. U mnie na prostych
przypadkach fajnie działało, znacznie lepiej niż jakaś dodatkowa
warstwa w sieci neuronowej. Niestety strasznie obciążało procesor. Gdy
zwiększałem zaszumienie obrazków i stopień skomplikowania obiektów, to
uczenie trwało nawet dwa tygodnie na 6 wątkach.


> Zupełnie na samym początku robiłem
> wycinki komórek do bazy rozpoznawania i wycinki bez komórek jako
> przykłady negatywne.
> Jednak nie wychodziło, najpierw myślałem że za mała
> baza wycinków, potem jednak po zwiększeniu ilości też nie wychodziło.

Może dlatego nie wychodziło? Ja bym dał obszary z pogranicza kilku komórek.
Założyłbym że komórka jest w punkcie (x,y). Potem bym szukał granic w N
kierunkach. W każdym kierunku bym testował kaskadami haara. Niestety
taka zabawa wymaga sporo obliczeń.

> Zrezygnowałem z detektora Haara i zacząłem od ciemnych plam - jąder.
> A co do rozpoznawania liniowego to najpierw zastosuję wektoryzację, tą
> samą metodę co do obrysów
Zycze sukcesow.

do góry

W dniu 2014-12-30 o 11:15, Borneq pisze:
> http://i.imgur.com/UNaUZZ9.png i http://i.imgur.com/HIJQupz.png

Wektoryzacja tworzy z rastra wielokąt, ale co dalej?, jak to odróżnić od
zwykłej elipsy? Potrzeba jakiegoś algorytmu OCR, gdzie są opisane takie
algorytmy. NA przykład tesseract-ocr korzysta z wielu algorytmów ale
gdzie można znaleźć ich dokładny opis?

do góry

W dniu 2014-12-30 o 11:15, Borneq pisze:
> NA elipsach zastosowałem metodę Canny z OpenCV i wynik ma bardzo ciekawe
> własności:
> mamy linię grubości jeden białą na czarnym tle
> http://i.imgur.com/UNaUZZ9.png i http://i.imgur.com/HIJQupz.png

Do rozpoznawania tego myślę że najlepsze były by algorytmy Do OCR
ręcznie pisanych cyfr. Jakie to algorytmy?

do góry

On Fri, 02 Jan 2015 10:41:02 +0100, Borneq <b...@a...hidden.pl>
wrote:

>W dniu 2014-12-30 o 11:15, Borneq pisze:
>> NA elipsach zastosowałem metodę Canny z OpenCV i wynik ma bardzo ciekawe
>> własności:
>> mamy linię grubości jeden białą na czarnym tle
>> http://i.imgur.com/UNaUZZ9.png i http://i.imgur.com/HIJQupz.png
>
>Do rozpoznawania tego myślę że najlepsze były by algorytmy Do OCR
>ręcznie pisanych cyfr. Jakie to algorytmy?

Zapytaj googla. Ja moge udzielic odpowiedzi po podpisaniu kontraktu o
konsultacje. Biore 250 dolcow za godzine.

A.L.

do góry

W dniu piątek, 2 stycznia 2015 18:28:28 UTC+1 użytkownik A. L. napisał:
> >
> >Do rozpoznawania tego myślę że najlepsze były by algorytmy Do OCR
> >ręcznie pisanych cyfr. Jakie to algorytmy?
>
> Zapytaj googla. Ja moge udzielic odpowiedzi po podpisaniu kontraktu o
> konsultacje. Biore 250 dolcow za godzine.

Widze, ze reklama.
A portfolio mozna zobaczyc?

do góry

On Fri, 2 Jan 2015 13:03:53 -0800 (PST), g...@g...com wrote:

>W dniu piątek, 2 stycznia 2015 18:28:28 UTC+1 użytkownik A. L. napisał:
>> >
>> >Do rozpoznawania tego myślę że najlepsze były by algorytmy Do OCR
>> >ręcznie pisanych cyfr. Jakie to algorytmy?
>>
>> Zapytaj googla. Ja moge udzielic odpowiedzi po podpisaniu kontraktu o
>> konsultacje. Biore 250 dolcow za godzine.
>
>Widze, ze reklama.
>A portfolio mozna zobaczyc?

Po wplaceniu kaucji

A.L.

do góry

W dniu 2015-01-02 o 10:41, Borneq pisze:
> Do rozpoznawania tego myślę że najlepsze były by algorytmy Do OCR
> ręcznie pisanych cyfr. Jakie to algorytmy?

Znalazłem w OpenCV:
http://stackoverflow.com/questions/9413216/simple-di
git-recognition-ocr-in-opencv-python

dobrze sprawuje się na cyfrach, wszystkie rozpoznaje, jedynie myli
kropka, którą utożsamia z ósemką. Jednak obawiam się że o ile na
liczbach wyjdzie, to będzie źle na kształtach, gdzie jest wymagana
generalizacja.
http://i.imgur.com/ze0Pw2v.png

do góry