Но трудность распознавания визуальных образов становится очевидной, если вы попытаетесь написать программу для распознавания, скажем, рукописных цифр. Aug 27, 2016 - Современные методы для распознавания образов цифр не предполагают использование коллективного распознавания, областей.

• Программа Для Распознавания Рукописных Цифр
• Программа Для Распознавания Цифр На Фото
• Программа Распознавания Цифр

Возможности программы позволяют вам отсканировать и распознать документы, проверить результат распознавания на ошибки, исправить их автоматически или вручную, и сохранить документ. С другой стороны во время распознавания программа генерирует кучу Word’овских стилей — все форматирование в тексте делается исключительно через стили. Вполне обычно, когда на текст книги.

Программа Для Распознавания Рукописных Цифр

Я подобрал для вас темы с готовыми решениями и ответами на вопрос Распознавание чисел на картинке (Алгоритмы): Народ, така проблема: надо сделать прогу для распознавания текста на картинках. Хочу написать программу для распознавания чисел на фотографии. Всем доброго времени суток! Столкнулся с такой проблемой - нужно распознать. Добрый вечер Необходимо закрасить фигуры на картинке разными цветами(или. Среда Windows XP'2003 File с расширением.mhtml содержит снимок, на котором.

Спасибо,попробую разобраться со шрифтами. Дело вот в чем: на WinAPI прошли только обработку сообщений,рисование фигур,отправку сообщений, создание дочерних окон.

Вероятно,что нужно знать работу с файлами(с ресурсами), но препод говорит,что всего того,что мы прошли достаточно для написания программы. Задачка,называется,на 2 недели. У половины нашей группы курсовики легче в 2-3 раза(включая и меня).

Вопрос такой: как нейронные сети должны помочь в распознавании образов? Нашел статью про нейронные сети,там объясняется.что это такое,говорится про аппроксимацию функций,но как это привязать к распознаванию образа?? Тебе рукописный ввод нужен? Тогда одних шаблонов мало. С цифрами, наверное, проще, а с буквами есть такая проблема: некоторые умудряются букву 'а' писать больше похожую на 'я', да и вообще растровые шаблоны на рукописные буквы практически не ложатся. Но порядок начертания линий символа для каждого символа практически одинаков у большинства людей и врядли совпадает у разных символов, написанных одним человеком (за исключением '0'/'о'/'О'). Вот порядок начертания и надо добавить в анализируемые параметры символов.

Дело было на третьем курсе, появился у нас предмет ИИС (интеллектуальные информационные системы). Так как я давно интересовался распознаванием образов, удалось выпросить тему «распознавание рукописных цифр».

Программа Для Распознавания Цифр На Фото

Я решил не возиться с нейронными сетями и придумать что-то свое, простое, но достаточно эффективное. Пожалуй, простейшим из алгоритмов распознавания символов является попиксельное сравнение рисунка с эталонными изображениями, вычисляется разница, тот образец, для которого она наименьшая считается верным ответом.

Программа Распознавания Цифр

При сравнении можно использовать различные ухищрения, например, применять для кластеризации потенциальные функции и расстояние Хэмминга. Недостатки данного метода: необходимость подготовки и хранения большого количества образцов (чем больше, тем лучше), плохая устойчивость к искажениям, сильная зависимость от используемого шрифта эталонных изображений. Мне же пришла в голову мысль напрямую использовать статистику распределения закрашенных пикселей.

Было решено использовать поле 20х30 пикселей, так как чем больше точек, тем меньше статистическая погрешность. Суть метода 1. Определяются границы рисунка, вырезается прямоугольная область (чтобы отсечь пустые пиксели и уменьшить размерность рабочей матрицы). Область делится крест накрест, на 4 части. Для каждой четверти подсчитывается количество попавших в нее закрашенных пикселей, вычисляется доля относительно всего рисунка. Примерно как-то так: 3.

Для более высокой точности распознавания, исследуется топология. С помощью рекурсивной функции подсчитывается количество замкнутых областей. Если их две — это точно цифра 8. Если одна — 0, 6 или 9 (тут пойдет уточнение по четвертям). Если нет таких областей — это какая-то из остальных цифр.

Далее в дело вступает табличка, в которой заранее прописаны примерные распределения для каждой цифры, которые я рассчитал проведя небольшое исследование: Для каждой цифры (строки) в таблице просчитывается суммарное отклонение, там, где оно минимально считаем, что эта цифра изображена на рисунке(конечно же учитывается топология, просчитанная на шаге 3, например, если обнаружена одна замкнутая область по таблице проверяются только 0, 6 и 9). Программная реализация Вот, собственно, как выглядела программка в итоге: Выводы Метод может показаться слишком тупым, и тем не менее он работает! Если не стоит задачи обмануть алгоритм, процент верных распознаваний очень высок. В отличие от методов сравнения с эталоном, он более устойчив к вертикальному или горизонтальному растяжению, изменению толщины пера и не требует трансформации под размер эталонных изображений. Хотя при попытке сдать работу преподавателю, я был уничтожен его жутким почерком и желанием расколоть алгоритм, считаю, что для первого раза задача была решена (о чем намекает пятерка в зачетке:) В дальнейшем лаба была переделана под нечеткую логику, потом под нейронные сети + ГА, но все это довольно сложно и не так элегантно. Можете сами попробовать мое решение. Метки:.

Добавить метки Пометьте публикацию своими метками Метки необходимо разделять запятой. Например: php, javascript, адронный коллайдер, задача трех тел.

Волновым алгоритмом, скорее всего. Вот вам почти рабочий код на Python. У нас в вузе например стало модным последнее время в качестве курсовых по программированию делать разные сайты, которые похожи один на один как две капли воды, и не представляют никакого интереса как в плане теоретическом, так и практическом. Ни для студента, ни для преподавателя. Сабж же — пример пусть и не на 100%, но успешной работы, к которой была приложена не только рука, но и голова.

При желании ее можно развить в собственный движок распознавания образов. Кстати сравнение с образцом можно тоже добавить для случаев, когда статистика не однозначна. Метод может показаться слишком тупым, и тем не менее он работает! Если не стоит задачи обмануть алгоритм, процент верных распознаваний очень высок. Почему же тупой? Нормальный метод, хотя и требует некоторой доработки. А вот заявление про высокий процент распознаваний слишком оптимистичное:) На сколько я могу судить, метод считает, что контур не замкнут, даже если разрыв в 1-2 точки, в результате вырастает процент ошибок.

Сам писал в студенческие годы нечто похожее. За следующими дополнениями: 1) изображение «нормировалось», т.е. Приводились к единому размеру и пропорциям 2) контуры замыкались, если разрыв в них мал относительно длины контура 3) статистика бралась не по четвертям, а по половинкам (верхней и нижней), четверти пробовал, но у меня как-то с ними хуже работало. Я когда-то реализовывал похожий алгоритм. Ко всем параметрам определения можно добавить еще несколько: 1) количество прямых и их длительность. Явно отделяет 1, 7, 5 от всего остального 2) количество и длинна «полукругов» (не замкнутых) — 2, 3, 5 от всего остального 3) количество соприкосновений с границей четверти.

Тоже очень четко отделяет 8, 6, 9, 0 от 1, 7, 4) количество несвязанных «кусков» в четверти. Явно видно что у 2-ки в 3-й четверти их 2 еще там с 5 шут было не помню уже, и работало достаточно неплохо.