Вот надо определить буквы как на скриншоте и вывести просто их, но у меня не получается это сделать 100 процентно, я перепробывал тесеракт, OCR, с помощью тензер флоу тренил модель по этим кружкам, и с помощью open cv пытался просто сравнивать их. Нигде не даёт 100% результат, у меня часто путались буквы H G, я пытался ставить всякие фильтры на изображение для лучшего распознавания, но лучше не становилось. Как такое правильно реализовать? Я думаю эти библиотеки легко такое могут, просто я не очень понимаю
Ну трайни через пайаутогуи, проверку на совпадение с готовой картиночкой, хотя там тоже используется опенцв. Я думаю, если поставить confidence на 0.8, то будет все заебис
прежде чем его юзать, преобразуй изображение в оттенки серого, затем примени пороговую обработку (thresholding) для создания четкого черно-белого изображения
противоположник, та делал я все это и не только с оттенками серого, трешхолд я тоже как только не крутил оно то определяло но не стабильно
YouTube, похоже, контуры выделяют весь ряд кружков, а не каждый отдельно. надо пробывать улучшать сегментацию так, чтобы выделять каждый кружок по отдельности. возьми и отфильтруй контуры по размеру и вырежь отдельные области
Я однажды тоже занимался хуйней где нужно по фотке чекнуть индикатор. и нашел закономерность в весе одного и того же скрина только разных букв. то есть буква W весила больше чем I. я не знаю как это работало - но это работало
ФРУТС, в целом идея хорошая, но на скриншоте размером 15 на 15 пикселей слишком малый вес самого криншота из за чего тупо погрешность в сравнении даже нельзя поставить