田島悠介

http://www.immi-moj.go.jp/copyright2.html, まず元の画像を何も加工しないで、そのままOCRで文字認識させてみます。コードは以下のようになります。, 上記のコードは以下の4つの手順で処理しています。これが Tesseract + PyOCR でプログラミングする時の基本的な流れです。以降のコードもこの手順で処理します。, 1.

現在、フリーランスとして活動しながらテックアカデミーのメンターも勤めている。 AIプログラミングを使って開発を行う大学3年生。

for y in range(WIDTH): 1 gem installed 大石ゆかり



:自然景観からのマルチスクリプトテキスト抽出、ICDAR 2013。この文書はhttp://refbase.cvc.uab.es/files/GoK2013.pdfオンラインで入手できますhttp://refbase.cvc.uab.es/files/GoK2013.pdf, シーンのテキストがどこにあるかを見つけたら、それらのスライスに対して標準的なOCRを実行できます(Tesseract OCRは一般的です)。 OpenCVのTesseractへの新しいインターフェースを使って、opencvにエンドツーエンドのサンプルがあります:, 記録された監視カメラ映像から時間を読み取る方法に関する私の答えを参照してください。 これを行うには、 cvMatchTemplate()を使用する必要があります。, 照明の不一致、方向の変化、スケールの変化などのために、この種のアプリケーションではテンプレートマッチングは堅牢ではありません。この問題を解決する典型的な方法は機械学習をもたらすことです。 あなた自身のブースティングクラシファイアをトレーニングすることによって何をしようとしているかは、可能なアプローチの1つです。 しかし、私はあなたが正しくトレーニングを行っているとは思わない。 あなたは、ポジティブなトレーニングイメージとしてロゴを1つ与え、ネガティブな例としてロゴを含まない他の5つのイメージを与えたと述べましたか? 一般的に、トレーニングサンプルは数百または数千またはそれ以上のオーダーにする必要があります。 6つの訓練サンプルで訓練することはできませんし、それが動作することを期待します。, 1)あなたは、検出しようとしているオブジェクトの多くの肯定的な訓練サンプルを収集する必要があります(百以降は一般的により多くの仲間)。 画像内の個々の文字を検出しようとすると、個々の文字の切り抜かれた画像が得られます。 あなたはこれのためにMNISTデータベースから始めることができます。 あなたの特定の問題のために分類器を訓練するために、写真からバス上の文字の多くの切り抜かれた画像を得ることが、より良いです。 長方形のLEDボードパネル全体を検出しようとしている場合は、それらの画像を積極的なトレーニングサンプルとして使用します。, 2) 多くの否定的な訓練サンプルを収集する必要があります。 彼らの番号は、あなたが持っているポジティブなトレーニングサンプルの数と同じ順番でなければなりません。 これらは、あなたがあなたの上にあなたの検出器を実行する画像に表示される他のオブジェクトの画像である可能性があります。 たとえば、バスの正面、路面、道路沿いの木などの画像を切り抜いて、それらをネガティブな例として使用することができます。 これは、分類器が検出器を動かす画像内のこれらのオブジェクトを除外するのを助けるためです。 したがって、ネガティブな例は、検出したくないオブジェクトを含むイメージだけではありません 。 それらは、あなたがあなたのディテクタを走らせている画像で検出しようとしている物体と間違える可能性のある物体でなければなりません(少なくともあなたの場合)。, 分類子のカスケードを訓練し、XMLモデルファイルを作成する方法については、次のリンクを参照してくださいhttp://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html : http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html, あなたはバス上のLEDパネル全体ではなく個々の文字を検出したいと言いましたが、最初にLEDパネルを検出して、関心のある文字を含む地域をローカライズすることをお勧めします。 その後、このより小さい領域内でテンプレートマッチングを実行するか、スライディングウインドウアプローチを用いて得られたこの領域内のピクセルのパッチ上の個々の文字を認識するように訓練された分類器を実行するか、場合によっては複数のスケールで実行する。 (注意:あなたが上で述べたhaarascadeブースティングクラシファイアは文字を検出しますが、特定のキャラクタを検出するために訓練しない限り、どのキャラクタが検出したかはわかりません...)この領域の文字をスライディングウィンドウで検出すると、あなたは文字が表示される順序であなたが単語などに文字列を付けることができます, 私は、@ KaolinFireで言及されたOpenCV 3の場面テキストモジュールを個別に発見した後、この古い投稿にチャンスを与えました。, 好奇心を抱く人にとっては、これは、OPによって与えられたサンプル画像上でその検出器を実行した結果です。 検出器は、複数の境界ボックスを返す場合でも、テキスト領域をローカライズできることに注意してください。, このメソッドは絶対に安全ではないことに注意してください( 少なくとも既定のパラメータを持つOpenCVのこの実装 )。 特に、入力画像に多くの「ディストラクター」が含まれている場合、誤検出が発生する傾向があります。 GoogleストリートビューのデータセットでこのOpenCV 3テキスト検出器を使用してもっと多くの例が得られます:, 平行線(窓、壁など)の間に「テキスト」を見つける傾向があることに注意してください。 OPの入力画像には屋外シーンが含まれる可能性が高いため、特に関心領域をLED標識の周りの小さな領域に限定しないと問題になります。, テキストだけを含む「粗い」領域(OPのサンプル画像のLED記号など)をローカライズすることができれば、このアルゴリズムを実行することでより厳密な境界ボックスを得ることができます。 しかし、偽陽性に対処しなければならないでしょう(小さな領域を破棄したり、LEDサインに文字が表示される方法に関する知識に基づいたヒューリスティックを使用して重なり合ったバウンディングボックスを選ぶことなど)。, テキスト検出に関するさらに多くのリソース(ディスカッション+コード+データセット)があります。, https://github.com/subokita/Robust-Text-Detection, ここにgoogle streetviewとMSRAのデータセットがあります。 これらのデータセットの画像は、バス上のLED標識の画像とまったく同じではありませんが、複数の競合するアルゴリズムの中から「最良の」実行アルゴリズムを選択するか、機械学習アルゴリズムを最初から習得するのに役立ちます。, http://www.iapr-tc11.org/mediawiki/index.php/Datasets_List, http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/text/doc/erfilter.html, https://github.com/Itseez/opencv_contrib/blob/master/modules/text/samples/textdetection.cpp, http://cmp.felk.cvut.cz/~neumalu1/neumann-cvpr2012.pdf, http://refbase.cvc.uab.es/files/GoK2013.pdf, https://github.com/Itseez/opencv_contrib/blob/master/modules/text/samples/end_to_end_recognition.cpp, http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html.

HEIGHT = 41 cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE cv2.imshow(画像データ) PythonでOpenCVを利用するには、opencv-pythonモジュールが便利です。 私はC ++でopencvを使ってイメージから文字と数字を読み取るアプリケーションを開発しています。 私は最初に与えられたカラーイメージとカラーテンプレートをバイナリイメージに変更した後、メソッドcvMatchTemplate()を呼び出しました。 このメソッドは、テンプレートが一致する領域を強調表示しました..しかし、明確ではありません。私は領域を見たくありません。画像から文字(文字と数字)を解析する必要があります。 私はopenCVの初心者です。 誰も結果を得るための他の方法を知っていますか?, 画像はカメラから撮影されます。 サンプルイメージは上に示されています。 LEDディスプレイ(130とDelft Tanthaf)からすべてのテキストを入手する必要があります。. 田島悠介

  大石ゆかり  

として行ないます。 今回は、回転させる方法についての説明にとどまるので、rotate()メソッドについて詳しく知りたい場合は調べてみると良いでしょう。 主な画像処理として二値化処理というのがあります。二値化とはある画像を白と黒だけの二階調にのみで表現することです。OpenCVでもこの二値化処理ができます。

どういう内容でしょうか?

cv2.ROTATE_180 何でも良いので画像を用意してください。一応、ここではprofile.jpgという画像を処理します。 Successfully installed ruby-opencv-0.0.18   OCRで文字認識を行うにはimage_to_string()関数を呼び出します。この関数には、画像、言語の他に、builderとして文字認識用のTextBuilder()を指定します。, 以下のように背景が水色の部分が認識できていないのがわかります。一部分だけ塗り潰された背景があると、そこはうまく読み取れないようです。, 背景による影響を軽減するために、画像を加工します。ここでは、以下のように黒っぽい色だけを残す処理を行います。, 処理は以下のようにRGBの値がどれかが169を超える場合は、白色(RGB = 255,255,255)に置き換えます。RGBは色を赤緑青の三色で表します。全般に数値が0に近くなると暗い色になります。, かなり良くなりました。1行目の「日本国政府 在留カード 番号 AB12345678CD」が正確に読み取れるようになったのは大きな成果です。しかし、「霞が関」はかなり難易度が高そうです。, 全文を認識できなくても一部だけを正確に認識させたいケースはよくあります。例えば、以下のように「番号」の部分です。この部分だけを正確に読み取れればファイル管理などに応用できます。, 画像を切り抜くには、crop()メソッドを用います。かっこ内に切り抜く座標を(左上のX, 左上のY, 右下のX, 右下のY)でタプルで指定します。画像の座標は以下のように左上が原点になります。, Windowsのアクセサリにある「ペイント」というソフトで画像を開くと、マウスポインタの位置の座標が左下に表示されます。, Windows 10でメモ帳やペイントなどのWindowsアクセサリを起動する方法, 以下のように番号を正確に読み取れます。このように背景を加工しないでも、番号の部分だけ切り抜けば正確に読み取れることができます。, OCRの技術は、まだまだ奥が深いです。例えば、機械学習によりもっと精度を向上させることもできます。一方そこまで精度を追求しなくても、今回のように画像を加工したり、必要な部分だけを切り抜いて実務に用いることは十分可能です。, OCRをPythonで操作できれば大量の紙資料の読み取りも自動化できます。特に郵便番号や請求書番号など定型書類の番号を読み取る作業は代表的な活用例です。 pip install opencv-python PNG画像を読み込み、指定したピクセルのBGR値を表示します。 本件の実装の一部 motojapan.hateblo.jp前回の続き motojapan.hateblo.jp目次 OCRとは tesseract-ocr / pyocrとは インストール 使い方と実装 pyocr.builders tesseract_layout (pagesegmode) 実装 結果 前回は、バーコード画像から商品情報を取得するところまで進めた。 ただ、商品情報には賞味期限情報は含ま … 読み込まれたndarray型の画像データを、rotate()関数を使って、 なお、Android 6.0からはアプリの中で許可を求め、ユーザが許可を与える形に変わったため、アプリの中でも実装をする必要があります。

  とすれば、ウィンドウに画像が表示され、キーボードのキーのいずれかを入力すると閉じるようになっています。 内容分かりやすくて良かったです!   大石ゆかり

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田島悠介 img_rotate = np.rot90(img, 2) まず、OpenCVを使った画像の回転方法について紹介します。 今回は、例としてカメラを使用するときに必要なパーミッションである「android.permission.CAMERA」を追加をします。 お願いします!  

普段のオフィスワークではOCRソフトウェ…, http://www.immi-moj.go.jp/tetuduki/zairyukanri/whatzairyu.html, http://www.immi-moj.go.jp/copyright2.html. 例えば赤:緑:青の比率が1:1:0だと黄色、1:0:1だと紫色になります。 180度回転 大石ゆかり

cv2.destroyAllWindows() OCR Pythonで出来ること 業務効率化, OCRはオフィスワークの自動化に欠かせないテクノロジーですが、自分でプログラミングするには敷居の高い分野でもありました。, しかし、オープンソースのOCRエンジンの普及によりかなり身近になりました。今回はその代表格であるGoogleのTesseractを用いて、PythonでOCRを実行するプログラムを作成してみます。, OCRを行うには、事前にOCRエンジンをインストールしておく必要があります。ここでは、Googleが開発しているオープンソースのOCRエンジン「Tesseract」を利用します。今回は以下のページの方法でWindowsにインストールしておきます。, TesseractをインストールしておけばコマンドからOCRを実行できる状態になりますが、Pythonのライブラリから操作するとさらに使いやすくなります。, ここでは、PyPIで公開されている 「PyOCR」というライブラリを利用します。インストールは以下のようにpipで簡単にインストールできます。, PyOCRをインストールすると画像処理を行える「Pillow」というライブラリも一緒にインストールされます。, Tesseractの確認テストでは背景がないシンプルな画像を使いましたが、ここでは背景に模様がある画像を用います。OCRによる文字認識の難易度は高くなります。, 今回は出入国在留管理庁ホームページから以下の在留カードのサンプルを利用させていただきます。背景に模様があるので認識精度を上げるには少し工夫が必要です。, Pythonのコードと同じ階層のcard_imageフォルダにzairyucard_omote.jpgというファイル名で保存しておきます(画像の上で右クリックして表示されるメニューから保存できます)。, 出入国在留管理庁ホームページ