✅Введение
Современные технологии находят широкое применение в различных областях, включая автоматическое распознавание символов (OCR). В данной статье будет подробно рассмотрен принцип работы программы "Моя ячейка", предназначенной для поиска и распознавания номера ячейки на экране. Программа использует комбинацию алгоритмов обработки изображений и нейронных сетей, что позволяет достичь высокой точности и надежности в распознавании символов.
✅Обработка изображения
1. Поиск номера ячейки на экране
Первый этап работы программы заключается в поиске номера ячейки на экране. Для этого используются алгоритмы компьютерного зрения, такие как детекторы объектов. Детектор анализирует изображение и выделяет область, содержащую номер ячейки. Это позволяет сфокусировать дальнейшую обработку на интересующей области и сократить объем данных для анализа.
2. Очистка и удаление фона
После выделения области с номером ячейки необходимо произвести очистку изображения и удаление фона. Данный процесс включает несколько шагов:
- Применение фильтров для удаления шумов и артефактов.
- Использование алгоритмов для отделения текста от фона.
- Коррекция освещения и контрастности для улучшения видимости символов.
Эти шаги необходимы для получения четкого и контрастного изображения, пригодного для дальнейшего распознавания.
3. Преобразование в черно-белое изображение
После удаления фона и очистки изображения, оно преобразуется в черно-белый формат (binarization). Это упрощает процесс распознавания символов, так как позволяет выделить только два значения пикселей: черный (символы) и белый (фон). Для этого часто используется метод Otsu, который автоматически определяет оптимальный порог для бинаризации.
✅Распознавание символов
4. Разбиение на символы
На следующем этапе изображение разбивается на отдельные символы. Для этого применяется метод разбиения символов, который позволяет идентифицировать и изолировать каждый символ на изображении. В случае некоторых маркетплейсов, таких как Wildberries (веб-версия и десктопная версия), это особенно важно, так как они могут использовать различные шрифты и размеры символов, что требует точного разбиения для последующего распознавания.
5. Отрисовка на белом фоне
После разбиения символов, каждый символ отрисовывается на большем белом фоне. Это необходимо для стандартизации входных данных, поступающих в нейронную сеть. Отрисовка на большом белом фоне позволяет избежать искажений, вызванных различием размеров символов, и улучшает качество распознавания.
6. Распознавание с помощью нейросети Tesseract
Полученные изображения символов подаются на вход нейросети Tesseract, обученной с использованием методов машинного обучения. Tesseract — это одна из самых популярных и мощных систем OCR, основанная на нейронных сетях. Она способна распознавать символы с высокой точностью благодаря предварительному обучению на больших объемах данных.
✅Обработка результатов
7. Выходные данные
На выходе из нейросети Tesseract получаем либо сразу число, либо группу чисел. Если на изображении присутствует группа чисел, они обрабатываются поразрядно и складываются для получения конечного результата.
8. Постобработка и выдача результата
Полученные данные проходят этап постобработки, включающий:
- Проверку корректности распознанных символов.
- Исправление возможных ошибок распознавания с использованием контекстных подсказок.
- Сборка чисел из отдельных символов в случае необходимости.
После всех этапов обработки программа выдает результат — распознанный номер ячейки.
✅Заключение
Программа "Моя ячейка" демонстрирует высокую эффективность в распознавании номеров ячеек на экране благодаря использованию современных методов компьютерного зрения и обработки изображений. Комбинация этих технологий позволяет обеспечить высокую точность и надежность работы, что делает программу ценным инструментом для автоматизации задач распознавания символов в различных приложениях и сервисах.
✅Список литературы
1. Smith, R. (2007). An overview of the Tesseract OCR engine. Proceedings of the Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition, 629-633.
2. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
3. Otsu, N. (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9(1), 62-66.
4. LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
---
Эта статья представляет собой подробное описание работы программы "Моя ячейка" с использованием научных терминов и методологий, применяемых в области обработки изображений и распознавания символов.
