The predict function of OpenCV is giving me the same output for every segmented image.
Why not register and get more from Qiita? For a problem like this, a plain old multi-layer perceptron with one hidden layer with 100 units may not be enough. 162016-04-14 15:54:06 Khalil Khalaf, thank you. I recommend that you implement a simple AND, OR or XOR first just to make sure that the learning part is working and that you are getting better results the more passes you do. You need a model that is large and sophisticated enough to provide the necessary expressiveness to solve the problem. ゲームコンソール開発、半導体エンジニアなどを経て、 Unfortunately, I don't have the necessary time to really review the code, but I can say off the top that to train a model that performs well for prediction with 36 classes, you will need several things: Anyway, the most important thing is to make sure you have a solid mechanism for validating the accuracy of the model after training. As you suggested I have checked the trainData and it is showing that – Aditya Narkar 15 4月. I have only three options in activationFunction (IDENTITY,GAUSSIAN,SIGMOID). 好きな分野はハードウェアとソフトウェアの境界くらい, OpenVINO(TM)搭載 AI“推論”用アクセラレーター AI COREXスターターキット【DP-UPSX7AI】先行予約受付開始！. Please don't mind as there is lot of code wrongly commented (I am doing trial and error). I have only three options in activationFunction (IDENTITY,GAUSSIAN,SIGMOID). Thank you for your help.
Also I suggest to try the Tangent Hyperbolic as a Transfer Function instead of Sigmoid. Open Model Zoo内のDemoに格納されているText Detection C++ Demo を使って文字認識の実験をしてみましょう, CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6770HQ CPU @ 2.60GHzMemTotal: 16318440 kBOS: Ubuntu 16.04LTS, このデモでは４つのモデルが使用できますtext-detection-0003は通常の文字の位置認識で、text-detection-0004は軽量化されているものだと思われますtext-recognition-0012は文字認識用のモデルですhandwritten-score-recognition-0001は数字認識用のモデルとなります, 上記コマンドで、text-detection-0003,text-detection-0004の両方をダウンロードしてみます, サイズをみてみると、text-detection-0003の方が20 Mbyte程度大きいことがわかります, ダウンロードしたモデル、text-detection-0004.xml、text-recognition-0012.xmlを使用して、パッケージ写真を認識させます, -no_showオプションでウィンドウが表示されず、コンソールにそれぞれの処理速度が表示されていますただし、このままだとどのような文字がどの位置で認識されているかわからないため、-rオプションを使用します, 赤文字が0003、青文字が0004の実行で異なる部分です青文字の0004の方が、データが軽いため実行が早くなっているものと思われます, こちらのISBNをtext-detection-0004を使用して認識させます結果は以下のようになりました, 一部、場所が認識されていない文字がありますので、text-detection-0003を使用してみます, 全ての文字が認識されました必要な部分の画像切り出しを行えば、十分使えるものだと思われます, 産業用画像処理装置開発、 画像データはきれいなものばかりとは限りません。 全体にノイズが乗っているような場合に機械学習の精度に影響する� matTrainingImagesAsFlattenedFloats) was having values 255.0 for a white pixel. opencv中除了提供绘制各种图形的函数外，还提供了一个特殊的绘制函数——在图像上绘制文字。这个函数即是cv::putText()。 Of course, you can see somewhat decent results with less than that, but if you only have a few images per class, it's never going to be able to generalize adequately.
I am newbie in this field and I learn everything about it online (Mostly StackOverflow). ↑このURLからjpn.traineddataを，/usr/local/share/tessdata/にダウンロード, OpenCVで事前処理をしたいが、OpenCVもはじめてなので遊んでみる
作成 14 4月.
I will try to see what is going wrong with my training part. 作成 14 4月. I need to find out what is the output of predict function. Text Detection C++ Demoを使って文字認識 Open Model Zoo内のDemoに格納されているText Detection C++ Demo を使って文字認識の実験をしてみましょう 実行環境 CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6770HQ CPU @ 2.60GHzMemTotal: 16318440 kBOS: Ubuntu 16.04LTS モデルの OpenCVのインストールなどは バックナンバーなどから、参考にしてください。 今回のサンプルは ティータイムスワワちゃんを用いることにします。 ティータイム スワワちゃん（teatimesuwawachan.jpg） width : 600px height : 600px では、いってみましょう。 Ideally, you'd want thousands of images for each class. Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.
This happened because I haven't use convertTo() properly.
At a minimum, you should fully expect to have to play around with the various so-called "hyper-parameters" and run many experiments before you have a reasonable model. Can you help me on how to validate whether the model is getting perfectly trained or not? Thank you for your help.
And Good luck! This is too broad to be in one question. No matter how many experiments you run, if there's some defect causing (for example) your training data to be fundamentally different in some way than your test data, you will never see good results. Unfortunately, there are many reasons why that might happen and it will be very difficult for anyone to isolate that for you without some cleaner code and access to your image data. Can you explain it more please. What is going on with this article? OpenCV ANNライブラリを使ってニューラルネットワークを実装しました。私はこの分野で初心者で、私はオンラインでそれについてすべてを学ぶ（大部分StackOverflow）。 ナンバープレートの検出にこのANNを使用しています。私はOpenCV画像処理ライブラリを使ってセグメンテーション部分を行いました。 162016-04-15 06:29:26. If you aren't already doing so, set aside some images as a separate test set, and after each experiment, use the trained ANN to predict each test image to see the accuracy. Help us understand the problem. I have used cv::ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM as an activation function.
Can you help me on how to validate whether the model is getting perfectly trained or not? https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 自分のアイコン画像を処理してみる, 先程OCRで使用した画像をOpenCVで事前処理して再度OCRを実行してみる I tried this over and over and couldn't find a solution.
参考.
- 構成プロパティ > リンカー > 入力 > 追加の依存ファイルにC:\opencv\x64\vc15\lib内にあるlibファイルをすべて指定. A large number of good quality images. I will try to see what is going wrong with my training part. 162016-04-14 15:22:16 Aditya Narkar. One final general note: what you're trying to do is complex. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. これを作るためにいろいろ探していたら、Tesseract-OCR という文字認識エンジンを見つけたので、さっそくダウンロード。 Windows 環境なら、 tesseract-ocr-setup-3.00.exe あたりを落とせば幸せになれると思う。 これを、 C:\Program Files\Tesseract-OCR というフォルダにインストール。 But assuming you don't want to go down that path, you may at least want to tweak the size of your hidden layer. And where to implement simple AND, OR or XOR? 162016-04-17 10:59:29 Aditya Narkar, Nice. 手法としては基本的に以下のような感じ 以下では事前処理としてグレースケール→閾値処理→色反転をしている.
I am using this ANN for detection of number plate. Seleniumを利用する記事を探していると、ちょいちょい寿司打自動化の記事を見つけた。 I have implemented Neural network using OpenCV ANN Library. I have sample images of 20x30, therefore I have 600 neurons in input layer.
The issue was created because of the input Mat image to train (ie. You need to use convertTo(OutputImage name, CV_32FC1, 1.0 / 255.0); like this which will convert all the pixel values with 255.0 to 1.0 and after that I am getting the correct output. Here is some of my own posts that might help you: I don't want to say that, but several professors I met said Backpropagation just doesn't work and they had (and me have) to implement my own method of teaching the network. NN is going to recognize the number plate. thank you.
Webエンジニア＆マーケティングをやっています はじめに.
tesseractのビルドガイド; OpenCV3.2 tesseract-ocr TEXT VS2015 64bit であきらめないで！(改) opencvで文字認識その1 Tesseractラッパ To even get to a point where the training process converges, you will probably need to experiment and crucially, you need an effective way to test the accuracy of the ANN after each experiment.
Ideally, you want to observe the loss as the training is proceeding, but I'm not sure whether that's possible using OpenCV's ML functionality. ・ゲームをスタートしたら全てのキーを入力し続ける You will save yourself a huge number of headaches if you take the time early and often to refactor your code. ※寿司打はゲーム画面がCanvas要素に描画されているので直接文字列を取得できない, tesseractはOCRエンジンです。 162016-04-15 12:00:41. こちらも機械学習ではあまり使用されませんが、図形や文字を描画することもできます。 ノイズ除去・平滑化・ぼかしフィルタ・メディアンフィルタ・ガウシアンフィルタ. Can you explain it more please. It performs character segmentation and gives it to the NN part of the project. 162016-04-15 00:14:24 Aenimated1, Thank you for your help. 今回はこのOCRエンジンをpythonのpyocrモジュールで動かします
Good luck with the rest – Khalil Khalaf 19 4月. EDIT: I should also point out that seeing the same result for every input image is a classic sign that training failed. 【Python】OpenCVとpyocrで画像から文字を認識してみる .
作成 17 4月.
Python OpenCV OCR tesseract. Sorry for the bad news. I did segmentation part using OpenCV image processing library and it is working good.