识别手写符号和文本的最佳方式是什么？

 

我对图像处理主题很陌生。 我正在使用opencv库进行python图像处理。 我需要提取与这些符号相关的符号和文本才能继续工作。 我看到一些开发人员用神经网络，KNN和其他技术完成了手写文本识别。

我的问题是提取这些符号和与之相关的手写文本的最佳方式是什么？

示例图： 在这里输入图像描述

我需要提取的细节：

  • 图中没有圈子。
  • 他们里面的文字是什么。
  • 方括号内的字是什么？
  • 他们用箭头连接吗？

    • 当然，有一种称为SWT - Stokes Width Transform的方法。

    请看这篇论文，如果你用它的名字搜索它，你可以找到一些学生在学校项目中编写的代码。

    通过使用这种方法，可以应用文本识别。 但这不是一项日常工作。

    网站：用自然语言检测文本
    描边宽度变换

    希望它有帮助。

    对于手写文字识别，请尝试使用TensorFlow。 他们的网站有一个简单的数字识别示例（包含培训数据）。 您也可以使用它来实现自己的识别手写字母的应用程序。 （你需要获得这方面的训练数据;我使用了NIST提供的训练数据集。）

    如果您正在使用Python的OpenCV，Hough变换可以检测图像中的圆圈。 您可能会错过一些手绘圆圈，但有办法检测椭圆和其他闭合形状。

    对于手写字符识别，有很多可用的库。

    既然您现在已经到了这个领域，我强烈建议LearnOpenCV和PyImageSearch来帮助您熟悉可用于此类任务的算法。

    链接地址: http://www.djcxy.com/p/79651.html

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