Какой OCR можно использовать для обучения распознавания картинок в зависимости от узора(не текста)?

Question

[Евгений]

Доброго времени суток!
Будут вырезаться белые картинки, размер будет отличаться, могут быть повернуты до 90 %( ну это можно решить если покрутить их все на 1 градус и обучить).
Дак вот, какие OCR можно обучить распознаванию картинок? Может есть заточенные конкретно под эти цели, а не текст?
Пример(с фоном, который будет вырезан):


Спасибо!

Answer 1

[rPman]

opencv там очень много всего.

Если велосипед сделать, то: если нет проблем с эффективностью алгоритма, у вас все просто - найти все белые области (пороговое значение, строим монохромное, ставя цвет там где на изображении белый), вычисляем их размер, и начинаем поворачивать с шагом 1-3 градуса, после каждого поворота масштабируем до размера, в котором у вас хранятся шаблоны (лучше сделать поменьше размеры для ускорения, само собой у шаблонов логичнее выровнять размеры по одной стороне) и считаем количество совпадений (плюс к оценке) и несвопадений (минус к оценке), например делая xor (шаблоны и сравнение делать в монохромных версиях) и минимизируя количество (площадь) темных областей.

Если шаблонных изображений мало, можно вместо перебора всех углов, использовать дихотомию (поворачиваем в ту сторону, при которой оценка совпадения становится лучше, уменьшая шаг), в этом случае для каждого шаблона поворачивать придется по своему, в общем смотрите что эффективнее.

Это не очень эффективный алгоритм но зато очень простой.

Comments

[Евгений]

Вырезать то мы вырезали. Стоит вопрос в самом алгоритме распознавания
Не хочется писать свой велосипед... Может есть какая нить OCR машинка для подобных целей?
Сейчас на выходе имеем черно-белые изображения разных размеров( ибо размер тоже отличается чуток)

[rPman]

с примером
https://www.learnopencv.com/shape-matching-using-h...