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
противоположник, а забыл в теме дописать, у меня же например если я через open cv сравинивал то и так каждый по отдельности брался, типо вот делается скриншот 6 кружков с буквами он ровно делется на 6 отдельных картинок, то есть каждый кружок сравнился с заранее потготовлиными картинками их там всего может быть 5 и так ко всем остальным вот лог Обработка области 1... Шаблон 'X', совпадение: 0.6564216017723083 Шаблон 'W', совпадение: 0.898542046546936 Шаблон 'G', совпадение: 0.7572415471076965 Шаблон 'Y', совпадение: 0.9999072551727295 Шаблон 'H', совпадение: 0.5912559628486633 Область 1: найдена буква 'Y' Обработка области 2...Шаблон 'X', совпадение: 0.7575088739395142Шаблон 'W', совпадение: 0.9999104738235474Шаблон 'G', совпадение: 0.8342961668968201Шаблон 'Y', совпадение: 0.8987374305725098Шаблон 'H', совпадение: 0.6808220744132996Область 2: найдена буква 'W'Обработка области 3...Шаблон 'X', совпадение: 0.7549551129341125Шаблон 'W', совпадение: 0.915208637714386Шаблон 'G', совпадение: 0.9084038138389587Шаблон 'Y', совпадение: 0.8366804122924805Шаблон 'H', совпадение: 0.7422811985015869Область 3: найдена буква 'W'Обработка области 4...Шаблон 'X', совпадение: 0.7565541863441467Шаблон 'W', совпадение: 0.8349604606628418Шаблон 'G', совпадение: 0.9999129176139832Шаблон 'Y', совпадение: 0.7568777799606323Шаблон 'H', совпадение: 0.8433390259742737Область 4: найдена буква 'G'Обработка области 5...Шаблон 'X', совпадение: 0.723290205001831Шаблон 'W', совпадение: 0.7570611834526062Шаблон 'G', совпадение: 0.9338725805282593Шаблон 'Y', совпадение: 0.6779413223266602Шаблон 'H', совпадение: 0.9325243830680847Область 5: найдена буква 'G'Обработка области 6...Шаблон 'X', совпадение: 0.6763898134231567Шаблон 'W', совпадение: 0.6815999746322632Шаблон 'G', совпадение: 0.8433623313903809Шаблон 'Y', совпадение: 0.5914272665977478Шаблон 'H', совпадение: 0.9999121427536011Область 6: найдена буква 'H'
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, кста не плохой вариант, реально каждая буква по факту весит же по разному, пойду попробую реализовать