d'Ivan

Область компьютерного зрения и обработки изображений.
Ищи: road traffic monitoring. один из примеров

штрафы ставит

Полагаю, что это комплекс различных независимых систем с интеграцией виде модулей или по API. Одна мониторит и посылает определенные события. Другая на них реагирует, агрегирует и пр.

Если сгенерирована ИИ, тогда изображение растровое, скорее всего.
А значит, нужно выполнить трассировку в векторный формат проприетарным ПО, либо Inkscape и затем указать нужный размер целевого изображения в пикселях, при рендеринге. Этот метод действителен до эпохи GPT.
Возможно, есть какие-то новые специальные ИИ, которые делают это всё сами. Если так, буду рад узнать какие.

Поиск: how to generate word cloud

Не нужна нейронная сеть.
magick composite
https://imagemagick.org/Usage/layers/

Open Image Denoise
https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=59195

Похоже на поиск прямоугольной области (crop) внутри изображения. В интернете есть много примеров, включая OpenCV.
Надо добавить тег "обработка изображений" в вопросе.

Добавлено:
Поиск: region-of-interest (ROI) detection. Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Region_of_interest

Есть довольно устаревшее ПО: ScanTailor - сайт от поклонника. Раньше располагался в https://sourceforge.net/projects/scantailor/

https://habr.com/ru/company/joom/blog/445354/
https://habr.com/ru/post/211773/
https://habr.com/ru/post/211264/
https://habr.com/ru/post/320720/

Для решения задачи советую прочитать литературу по цифровой обработке изображений. В ней описываются различные методы.
Тег МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ не имеет отношения к решению вышеупомянутой задачи.
Определить где горит свет:
Скадрировать изображение до контуров дома.
Уменьшить резолюцию изображения до приемлемой, но не чрезмерно, чтобы не принять за шум. Так сокращается вычислительная работа.
Возможно, выровнять освещение.
Применить фильтр Гаусса или медианный.
Превратить в ч/б изображение с некоторым порогом - получим белые пятна почти прямоугольной формы на черном фоне.
Далее, object detection - для определения координат объектов.
А все остальное - это работа с массивом координат.
В магазине приложений для Android есть полно приложений для сканирования и обработки изображений, в том числе и для распознавания текста. Значит, вычислительно работа посильна и нечего беспокоиться.

ImageMagick - это универсальная программа, которая много чего умеет. В том числе, в пакетном режиме.
https://legacy.imagemagick.org/Usage/annotating/

При помощи этого алгоритма извлекают дескрипторы, которые можно использовать для ML. Само исходное изображение при этом остается нетронутым. Стрелки нужны лишь для наглядности алгоритма.
Перевод статьи с наглядными иллюстрациями

Для работы с изображениями есть разные библиотеки и программы. Есть, например, библиотеки-обвязки для ImageMagick.
Как скачать изображение? Очевидно, клиентом HTTP.

Вот, надеюсь, поможет:
https://blog.valohai.com/clothes-detection-for-fas...
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cogniti...
https://cloud.google.com/vision

Может, проконсультироваться у кого-то из знатоков моды насчет определения признаков одежды?

Вы ищете готовый коталогизатор или хотите сами создать?
Если второе, то анализируете изображения:

1. находите доминантный цвет
   Как в opencv определить доминирующий цвет?
   https://stackoverrun.com/ru/q/7910222
   
2. уровень освещенности
   https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/l...
   
3. получаете описание главного объекта продвинутым алгоритмом
   https://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de...
   

И кластеризуете по полученным характеристикам.
https://api-2d3d-cad.com/ident_by_color_texture/
https://habr.com/ru/post/321216/

Ну, поигрался я с фильтрами в GIMP (эрозия и пр.). А толку?
Проблема и в том, что Tesseract не сможет распознать даже
Чтобы распознать буквы, может проще будет обучить на тестовой выборке.

Это пестрая упаковка лекарственного средства, соотно на снимке и наименование препарата, и тиснение фольги, ну и сама наклейка. Снимок простой, но пестрый для ocr.

Автоматизировать распознавание, по идее, можно. Результат сильно зависит от качества снимка. В зависимости от этого процент ошибок при распознавании может быть как малым, так и большим.
Технически, есть два варианта:

1. промышленный сканер, способный распознавать символы. Искать в интернете: pen scanner ocr. Такие варианты, по идее, способны по Bluetooth, USB передать код на компьютер. Возможно, поштучно в открытую таблицу Excel или сразу в файл со списком. Это более короткий и предпочтительный путь для бизнеса.
   
2. если хочется сделать самому "на коленке", тогда снимать на камеру мобилы под нужным углом, чтобы бликов было как можно меньше, затем перенести на ПК/ноутбук, где после предварительной обработки изображений произвести распознавание кодов специализированным софтом для OCR или программно (Tesseract и прочие) и заносить их в файл или еще куда-то.