零基礎入門CV賽事 Task1 賽題理解

賽題目標：通過這道賽題可以引導大家走入計算機視覺的世界，主要針對競賽選手上手視覺賽題，提高對資料建模能力。

賽題任務：賽題以計算機視覺中字元識別為背景，要求選手**街道字元編碼，這是乙個典型的字元識別問題。

import json

train_json = json.load(
open
(r'd:\study\cv\train.json'))
"page-break-after:always;"
>
<
/div>
#資料標註處理
defparse_json
(d):
arr = np.array(
[ d[
'top'
],d[
'height'
],d[
'left'
],d[
'width'
],d[
'label']]
) arr = arr.astype(
int)
return arr
img = cv2.imread(
'd:\study\cv\mchar_train\000000.png'
)arr = parse_json(train_json[
'000000.png'])
plt.figure(figsize=(10
,10))
plt.subplot(
1,arr.shape[1]
+1,1
)plt.imshow(img)
plt.xticks(
);plt.yticks(
)for idx in
range
(arr.shape[1]
):plt.subplot(
1,arr.shape[1]
+1, idx+2)
plt.imshow(img[arr[
0,idx]
:arr[
0,idx]
+arr[
1,idx]
,arr[
2,idx]
:arr[
2,idx]
+arr[
3,idx]])
plt.title(arr[
4,idx]
) plt.xticks(
);plt.ytics(
)

在賽題資料集中大部分影象中字元個數為2-4個，最多的字元 個數為6個。

因此可以對於所有的影象都抽象為6個字元的識別問題，字元23填充為23***x，字元231填充為231***。

經過填充之後，原始的賽題可以簡化了6個字元的分類問題。在每個字元的分類中會進行11個類別的分類，假如分類為填充字元，則表明該字元為空。

2、專業字元識別思路：不定長字元識別

在字元識別研究中，有特定的方法來解決此種不定長的字元識別問題，比較典型的有crnn字元識別模型。

在本次賽題中給定的影象資料都比較規整，可以視為乙個單詞或者乙個句子。

3、專業分類思路：檢測再識別

在賽題資料中已經給出了訓練集、驗證集中所有中字元的位置，因此可以首先將字元的位置進行識別，利用物體檢測的思路完成。

此種思路需構建字元檢測模型，對測試集中的字元進行識別。可以參考物體檢測模型ssd或者yolo來完成。

零基礎入門CV賽事 Task1 賽題理解

賽題名稱 零基礎入門cv之街道字元識別 賽題目標 通過這道賽題可以引導大家走入計算機視覺的世界，主要針對競賽選手上手視覺賽題，提高對資料建模能力。賽題任務 賽題以計算機視覺中字元識別為背景，要求選手 街道字元編碼，這是乙個典型的字元識別問題。為了簡化賽題難度，賽題資料採用公開資料集svhn，因此大家...

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賽題名稱 零基礎入門cv之街道字元識別 賽題任務 賽題以計算機視覺中字元識別為背景，要求選手 街道字元編碼，這是乙個典型的字元識別問題。注意 按照比賽規則，只能使用比賽給定的資料集完成訓練，不能使用svhn原始資料集。訓練集包括3w張 驗證集包括1w張 每張 包括顏色影象和對應的編碼類別和具體位置 ...

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