Распознавание картинок! - Помощь студентам

Lemo · 12.03.2009, 20:43

Ребята такой вопрос:
Возможно написать програмку которая бы распознавала такие картинки
(прикрепленный файл)! Заранее спасибо за мысли!

DeKot · 12.03.2009, 20:53

Переводить рисунок в пиксельный массив и сравнивать с эталонными массивами .

Lemo · 12.03.2009, 20:59

а можно немного кода? Не понимаю о чем идет речь!

eskander · 12.03.2009, 21:53

Процент распознавания будет крайне низким, но это возможно. Сейчас пишу об этом статью) Вам необходимо создать и обучить нейросеть. Расскажу как это делаю я:
1. Обрабатываем картинку удаляя "шум" и всевозможные помехи.
2. "режем" картинку на буквы, переводим буквы в массив "входов" и "выходов" нейросети.
3. Создаем базу знаний для нейронной сети.
4. Обучаем нейросеть (я пользуюсь Neuro PRO).
5. Проводим вербализацию.
6. Реализуем вербально описанную сеть на любом языке.
Все это долго, все это сложно, сейчас процент распознавания (похожих капчей) ~2%, но это только лишь из-за малого количества примеров, сети не на чем учиться...
Проще уж пользоваться сервисами типа AntiCapcha.

DeKot · 12.03.2009, 22:04

Объявить массивы с размером ссответствующим размеру рисунка.Каждому зталонному рисунку соответствует свой массив и массив для сравниваемого рисунка.Например если рисунок 100 х 50 пикселей, то

Код:

var
   mas_etal_1,...,mas_etal_n: array [0..100,0..50];
   mas_pic : array [0..100,0..50];

далее создаем буферы типа TBitMap и загружаем в них эталонные рисунки и сравниваемый.В цикле считываем пиксели из соответствующего буффера в соотв. массив.
Далее сравниваете поэлементно mas_pic[i,j] с каждым эталонным массивом .При первом же несовпадении переходим к следующей проверке и т.д.

eskander · 12.03.2009, 22:08

DeKot ваш метод подходит только для ИДЕАЛЬНЫХ букв, сейчас капчей таких и не найти...

DeKot · 12.03.2009, 22:51

Судя по репликам ув.Lemo системы с нейросетями для него будут темный лес (ни в коей мере не хочу кого то обидеть.Если ошибаюсь - искренне рад).Следовательно вряд ли он сможет практически исполнить свой вопрос.Поэтому я и пытаюсь пояснить человеку простой способ реализации, хотя бы для обучения.А в капчах принцип то не программно считать рисунок, а визуально и затем вписать в поле ввода

JekaX · 12.03.2009, 23:01

Цитата:

Сообщение от eskander

Процент распознавания будет крайне низким, но это возможно. Сейчас пишу об этом статью) Вам необходимо создать и обучить нейросеть. Расскажу как это делаю я:
1. Обрабатываем картинку удаляя "шум" и всевозможные помехи.
2. "режем" картинку на буквы, переводим буквы в массив "входов" и "выходов" нейросети.
3. Создаем базу знаний для нейронной сети.
4. Обучаем нейросеть (я пользуюсь Neuro PRO).
5. Проводим вербализацию.
6. Реализуем вербально описанную сеть на любом языке.
Все это долго, все это сложно, сейчас процент распознавания (похожих капчей) ~2%, но это только лишь из-за малого количества примеров, сети не на чем учиться...
Проще уж пользоваться сервисами типа AntiCapcha.

А как вы режите картинку на буквы, если в нормальных каптчах буквы пересекаются?

eskander · 12.03.2009, 23:15

Вообще пытаюсь отделить буквы друг от друга не только вертикальными линиями но и наклонными (30град, 45град, 60град). Ну и если не получается - обрабатываю буквы парами.

Lemo · 13.03.2009, 10:03

Прочитал все посты и понял, что "слишком делеко я загнул палку" для начинающего=) Ну спасибо за мысли!

12.03.2009, 20:53	#2
DeKot Участник клуба Регистрация: 12.08.2008 Сообщений: 1,977	Переводить рисунок в пиксельный массив и сравнивать с эталонными массивами . И не сомневайся даже ... отдых - кайф, работа - лажа!

12.03.2009, 22:04	#5
DeKot Участник клуба Регистрация: 12.08.2008 Сообщений: 1,977	Объявить массивы с размером ссответствующим размеру рисунка.Каждому зталонному рисунку соответствует свой массив и массив для сравниваемого рисунка.Например если рисунок 100 х 50 пикселей, то Код: `var mas_etal_1,...,mas_etal_n: array [0..100,0..50]; mas_pic : array [0..100,0..50];` далее создаем буферы типа TBitMap и загружаем в них эталонные рисунки и сравниваемый.В цикле считываем пиксели из соответствующего буффера в соотв. массив. Далее сравниваете поэлементно mas_pic[i,j] с каждым эталонным массивом .При первом же несовпадении переходим к следующей проверке и т.д. И не сомневайся даже ... отдых - кайф, работа - лажа!

12.03.2009, 22:08	#6
eskander Пользователь Регистрация: 01.03.2009 Сообщений: 29	DeKot ваш метод подходит только для ИДЕАЛЬНЫХ букв, сейчас капчей таких и не найти... Последний раз редактировалось eskander; 12.03.2009 в 22:12.

12.03.2009, 22:51	#7
DeKot Участник клуба Регистрация: 12.08.2008 Сообщений: 1,977	Судя по репликам ув.Lemo системы с нейросетями для него будут темный лес (ни в коей мере не хочу кого то обидеть.Если ошибаюсь - искренне рад).Следовательно вряд ли он сможет практически исполнить свой вопрос.Поэтому я и пытаюсь пояснить человеку простой способ реализации, хотя бы для обучения.А в капчах принцип то не программно считать рисунок, а визуально и затем вписать в поле ввода И не сомневайся даже ... отдых - кайф, работа - лажа!

Похожие темы
Тема	Автор	Раздел	Ответов	Последнее сообщение
Распознавание четных чисел	Demigoddess	Общие вопросы C/C++	3	11.03.2009 21:43
Распознавание(обнаружение) лиц на фотографии	Бзик	Мультимедиа в Delphi	4	18.02.2009 23:15
Распознавание простейших геометрических фигур	DropYourWeapon	Паскаль, Turbo Pascal, PascalABC.NET	0	10.01.2009 22:32
Распознавание ф-ций вводимых в Edit ?	chandrasecar	Общие вопросы Delphi	5	02.11.2008 10:58
Как сделать распознавание строки?	Dimo444ka	Общие вопросы Delphi	8	01.02.2008 22:14

12.03.2009, 20:59	#3
Lemo Форумчанин Регистрация: 13.10.2008 Сообщений: 714	а можно немного кода? Не понимаю о чем идет речь!

12.03.2009, 21:53	#4
eskander Пользователь Регистрация: 01.03.2009 Сообщений: 29	Процент распознавания будет крайне низким, но это возможно. Сейчас пишу об этом статью) Вам необходимо создать и обучить нейросеть. Расскажу как это делаю я: 1. Обрабатываем картинку удаляя "шум" и всевозможные помехи. 2. "режем" картинку на буквы, переводим буквы в массив "входов" и "выходов" нейросети. 3. Создаем базу знаний для нейронной сети. 4. Обучаем нейросеть (я пользуюсь Neuro PRO). 5. Проводим вербализацию. 6. Реализуем вербально описанную сеть на любом языке. Все это долго, все это сложно, сейчас процент распознавания (похожих капчей) ~2%, но это только лишь из-за малого количества примеров, сети не на чем учиться... Проще уж пользоваться сервисами типа AntiCapcha.

12.03.2009, 23:15	#9
eskander Пользователь Регистрация: 01.03.2009 Сообщений: 29	Вообще пытаюсь отделить буквы друг от друга не только вертикальными линиями но и наклонными (30град, 45град, 60град). Ну и если не получается - обрабатываю буквы парами.

13.03.2009, 10:03	#10
Lemo Форумчанин Регистрация: 13.10.2008 Сообщений: 714	Прочитал все посты и понял, что "слишком делеко я загнул палку" для начинающего=) Ну спасибо за мысли!