Character Recontition lib

проект по распознаванию русских больших букв для распознавания ответников

Основная идея:

Собрать библиотеку полезных функций для распознавания больших русских букв (А,Б,В,Г,Д,Е,Ё,Ж,З ... Э,Ю,Я)

Стек технологий:

Для этого предполагается использование сл стек технологий:

• Linux (Ubuntu)
• Python, pip, imutils, numpy, scipy и т.д.
• OpenCV (для определения результатов)
• TensorFlow, Keras

origin.py

Это оригинал кода по распознаванию цифр

Handwritten digits recognition

https://pysource.com/2018/08/26/knn-handwritten-digits-recognition-opencv-3-4-with-python-3-tutorial-36/

convert.py

Это код для обрезки листа по черным рамкам

Основную работу выполняет функция crop_by_edges находит наибольшие рамки и по ним производит обрезку листа.

Handwritten digits recognition: https://pysource.com/2018/08/26/knn-handwritten-digits-recognition-opencv-3-4-with-python-3-tutorial-36/

convert.py

Это код для обрезки листа по черным рамкам. Основную работу выполняет функция crop_by_edges. Находит наибольшие рамки и по ним производит обрезку листа.

Также на листе применяется метод бинаризации Отсу, для выделения букв и цифр.

knn.py

Требования только openCV

алгоритм The k-nearest neighbors (KNN) простой и эффективный способ проверить работоспособность датасета

Разбивает изображения на блоки, присваивает им названия, формирует тестовую последовательность. на данный момент, точность 97 %

cnn.py

Требования Tensorflow, Keras

Требования: opencv-contrib-python, numpy, scipy, imutils

алгоритм k-Nearest-Neighbour (kNN)

простой и эффективный способ проверить работоспособность алгоритма и ошибок датасете

Разбивает изображения на блоки, присваивает им названия, формирует тестовую последовательность. Точность 97 %

cnn.py

Требования: Tensorflow, Keras.

алгоритм CNN

Принцип предобработки изображений тот же