学习目标

熟悉计算机视觉赛事
完成典型的字符识别问题
掌握CV领域赛事的编程和解题思路

数据介绍

数据来自公开数据集 SVHN.
训练集数据包括3W张照片，验证集数据包括1W张照片，每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置

Task01任务内容

数据读取

使用json读取数据

import json
train_json = json.load(open('../data/input/train.json'))# 数据标注处理
def parse_json(d):arr = np.array([d['top'], d['height'], d['left'],  d['width'], d['label']])arr = arr.astype(int)return arrimg = cv2.imread('../data/input/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.yticks([]);

解题思路

定长字符识别：将所有样本统一看作是定长字符
不定长字符：难度增加，可利用例如典型的CRNN字符识别模型
检测再识别：先将字符的位置进行识别，在利用物体检测完成。

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