И.М.Журавель "Краткий курс теории обработки изображений" Распознавание номерных знаков автомобилей Рассмотрим некоторые вопросы, которые могут возникнуть при решении задачи распознавания номерных знаков автомобилей. Для этого сформируем исходное изображение и считаем его в рабочее пространство MATLAB. Для упрощения дальнейших расчетов и...
動画ありがとうございます！ハマりそうです : )
でも、必要なものというわけではなく、一般教養としてはいいと思います。2つの図形パターンを認識（暗記でも何でも）して、類似性を比較する必要があります。これは、まず最初のタスクです。 これにニューラルネットワークのトレーニングが必要かというと、そうではありません。
明らかにOpenCVが何であるかをよく理解していないようですね。複数のコンピュータコアや多数のグラフィックスカードコア上で動作する高速な行列/ベクトル演算のライブラリである。
パターン認識とは、機械学習などの分野である。この目的には、ディープニューラルネットワーク、コンボリューショナルニューラルネットワーク、その他のアドホックニューラルネットワークを使用することができます。
トレーニングに OpenCVのニューラルネットワークを 使用することで、大幅な性能アップを実現しています。以上です。
つまり、あなたの定式化された質問＝馬車の前に馬を置くということです。
まず、「パターン」をどのように定義するか（ビットマップ画像か、数値ベクトルか、それとも別のものか）を決めます。
学べ、学べ、学べ。
グッドラック
あなたは明らかにOpenCVが何であるかを十分に理解していません。複数のコンピュータコアや多数のグラフィックスカードコア上で動作する高速な行列/ベクトル演算のライブラリである。
パターン認識とは、機械学習などの分野です。この目的には、ディープニューラルネットワーク、コンボリューショナルニューラルネットワーク、その他のアドホックニューラルネットワークを使用することができます。
トレーニングにOpenCVのニューラルネットワークを使用することで、大幅な性能アップを実現しています。以上です。
だから、あなたの定式化された質問＝馬の前にカート。
まず、「パターン」をどのように定義するか（ビットマップ画像か、数値ベクトルか、それとも別のものか）を決めます。
学べ、学べ、学べ。
グッドラック
紛らわしいコメントありがとうございます :)
現段階での検出精度、こいつは何ができるんだろうと、深いことは抜きにして興味があるのですが...。例えば、私が相関関係を通じて行うよりも、より正確にパターンを認識し、比較することができるようになるのでしょうか。ビットマップだろうがベクターだろうが、どうでもいいんです。すでにトレーニングされたレイヤーが搭載されており、そこで何もトレーニングしなくても、完成された結果が得られると理解していますが...自分の目的に合わせたトレーニングも可能で、より複雑なものになっています
Ilさん、2つの曲線を比較する他の方法、より正確な方法を教えてください。 私は、ニューラルネットワークが「はい、これはグラフだと認識しました、本物のグラフです、大丈夫です...でも精度は保証できません」みたいなことを言うのは嫌なんです。
あるいは、この方法だと、ニューラルネットワークの学習、構成の選択、学習サンプルの選択など、いろいろな作業が発生することになります。
わかりにくいコメントありがとうございます :)
現段階での精度は、あまり細かいことを言わずに、こいつは一体何ができるんだろう...と興味がありますね。例えば、私が相関関係を通じて行うよりも、より正確にパターンを認識し、比較することができるようになるのでしょうか。ビットマップだろうがベクターだろうが、どうでもいいんです。すでにトレーニングされたレイヤーが搭載されており、そこで何もトレーニングしなくても、完成された結果が得られると理解していますが...自分の目的に合わせたトレーニングも可能で、より複雑なものになっています
Ilさん、2つの曲線を比較する他の方法、より正確な方法を教えてください。 私は、ニューラルネットワークが「はい、これはグラフだと認識しました、本物のグラフです、大丈夫です...でも精度は保証できません」みたいなことを言うのは嫌なんです。
あるいは、ニューラルネットワークの集中的なトレーニング、構成の選択、トレーニングサンプルの選択などによって、この方法の使用は制限されるでしょう......これは私の次の50年の人生のためにやりたくはないことです
Matlabでナンバープレートを認識する例を紹介します。
http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/61.php
そのほかの記事
http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/
http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/58.php
エリオット波動を 見るシステムを教えたかった。
Googleはスマートフォンに音声認識を教えましたが、私たちはスマートフォンにも波動を認識させることができると思います。
私も似たようなトピックを作りました。
エリオット波動を見るシステムを教えたかった。
Googleはスマートフォンに音声認識を教えましたが、波も教えることができるようです。
ライブラリなし、NSなしでも可能。インジケーターは、最大9999パターンまで瞬時に認識し、番号を表示します。もっとやってもいいが、そんなにたくさんは必要ない。
ライブラリなし、NSなしでも可能。インジケーターは、最大9999パターンまで瞬時に認識し、番号を表示します。もっと増やすことは可能ですが、そんなにたくさんは必要ありません。
9999は、無限大に向かうさまざまな造形のバリエーションに比べれば、たいしたことはありません。単にパターンを認識するだけでなく、ユーザーが提供するパターン、チャートのどんな部分でも高い精度で認識する必要があります
価格は、そのモデルをそこまで高精度でリピートしているとは思えないので、わざわざ高精度にする必要はないでしょう。もちろん、あなたが望むものを好きな人、あなたが望むものを理解する人。