Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 54
Молодца Антон. Не грех и в 4 утра почитать, очень интересно
Большое спасибо, Антон! Ваша статься очень сильно дополнила все то, что есть по компьютерному зрению на хабре, с большим удовольствием читаю подобное и надеюсь на продолжения.
А заказчик хочет чтобы разработка началась уже завтра. И естественно, предложение заплатить за подготовку ТЗ и базы сумму в 2 раза больше стоимости задачи, увеличить сроки в 3 раза, дать допуск к своим системам и алгоритмам, выделить сотрудника, который всё покажет и расскажет, вызывает у него недоумение.Такая ситуация не только с задачами распознавания, это применимо к 99% разработок в других сферах.
И отдельное спасибо за список людей в конце статьи — почитал статьи, оказывается много пропустил :)
Конечно все зависит от конкретной задачи, но вы сделали очень спорное утверждение.
Во-первых не на всех ценниках печатают штрих-коды (например овощи и фрукты).
Во-вторых на один товар может приходиться несколько десятков штрих-кодов (если не больше). Т.е. после сбора всех ШК придется все равно сопоставлять товары и ШК между собой. А как это сделать не имея хотя бы названия — та еще задачка.
Но сканер штрих-кодов безусловно проще в реализации — это да.
Во-первых не на всех ценниках печатают штрих-коды (например овощи и фрукты).
Во-вторых на один товар может приходиться несколько десятков штрих-кодов (если не больше). Т.е. после сбора всех ШК придется все равно сопоставлять товары и ШК между собой. А как это сделать не имея хотя бы названия — та еще задачка.
Но сканер штрих-кодов безусловно проще в реализации — это да.
Мы тоже думали над этим. Но нет:)
90% магазинов используют не стандартный штрих-код, а свой, специализированный. И никто из имеющихся открытых детекторов их не читает.По сути под каждый магазин нужно будет городить свой специальный софт распознавания. Мы не вдавались глубже, но подозреваю, что:
1) Штрих-коды могут иметь какое-то шифрование, или как минимум не тривиальный перевод в информацию.
2) Потребуется для каждого магазина держать актуальную базу текущих особенностей штрих-кодов.
Если понимать как данные проблемы решать, то да, можно пробовать двигаться таким путём. И если вы делаете распознавание под один магазин, то оно безусловно будет стабильнее и оптимальнее.
90% магазинов используют не стандартный штрих-код, а свой, специализированный. И никто из имеющихся открытых детекторов их не читает.По сути под каждый магазин нужно будет городить свой специальный софт распознавания. Мы не вдавались глубже, но подозреваю, что:
1) Штрих-коды могут иметь какое-то шифрование, или как минимум не тривиальный перевод в информацию.
2) Потребуется для каждого магазина держать актуальную базу текущих особенностей штрих-кодов.
Если понимать как данные проблемы решать, то да, можно пробовать двигаться таким путём. И если вы делаете распознавание под один магазин, то оно безусловно будет стабильнее и оптимальнее.
магазины 100% используют штрихкоды стандартных семейств, просто наполняют их зачастую своей информацией (обычно это ШК стандарта EAN13)
например, в таком штрихкоде обычно хранится «признак весового товара»+«код товара в базе»+ «значение веса»
однако принцип формирования стандартный (с контрольным символом), иначе сканеры на кассах его читать не будут.
тот штрихкод, что у вас на фотках — скорее всего Code128 и на него даже ГОСТ есть , который определяет как формируется графическое изображение кода.
ну а в принципе — надо всех перегонять на QR-коды, тогда будет счастье :)
например, в таком штрихкоде обычно хранится «признак весового товара»+«код товара в базе»+ «значение веса»
однако принцип формирования стандартный (с контрольным символом), иначе сканеры на кассах его читать не будут.
тот штрихкод, что у вас на фотках — скорее всего Code128 и на него даже ГОСТ есть , который определяет как формируется графическое изображение кода.
ну а в принципе — надо всех перегонять на QR-коды, тогда будет счастье :)
Скорее всего стандартный. Просто когда я экспериментировал, то ни одна открытая библиотека, ни один онлайн-распознаватор не смог их распознать. Возможно их только платные считывали.
Но. Из тех примеров, которые выше выложены, мне, например, кажется, что данные штрихкоды имеют разную длину:
hsto.org/files/b5f/bfd/29e/b5fbfd29e6934467baecbe19d82a2e8b.jpg
hsto.org/files/761/7d7/04c/7617d704c0d6441083e7f0feb56d4de4.jpg
hsto.org/files/8e8/2f1/912/8e82f19126a3428eb1449fcebaa9b1b0.jpg
Или стандарт предусматривает такие возможности?
QR код да, это хорошо. Или его аналоги. Но мне кажется, что это невыгодно самому магазину. Именно из-за того, что будет проще спарсить базу текущих товаров.
Но. Из тех примеров, которые выше выложены, мне, например, кажется, что данные штрихкоды имеют разную длину:
hsto.org/files/b5f/bfd/29e/b5fbfd29e6934467baecbe19d82a2e8b.jpg
hsto.org/files/761/7d7/04c/7617d704c0d6441083e7f0feb56d4de4.jpg
hsto.org/files/8e8/2f1/912/8e82f19126a3428eb1449fcebaa9b1b0.jpg
Или стандарт предусматривает такие возможности?
QR код да, это хорошо. Или его аналоги. Но мне кажется, что это невыгодно самому магазину. Именно из-за того, что будет проще спарсить базу текущих товаров.
для Code128 подразумевается разная длина кодируемой строки пруф1, пруф2
а вот на базе символики этого кода реализуются уже различные прикладные семейства штрихкодов с фиксированной длиной строки, типа EAN-128.
есть код Code39 — он тоже допускает переменную длину (нюанс — надо добавлять * в начале и конце кодируемой строки).
хороших распознавалок Code128 на смартфонах не встречал (да и не искал особо), а EAN13 вполне себе распознается.
p.s.
На промышленных терминалах со сканером штрихкодов обычно стоит простенькая тестовая программка от производителя, которая, при считывании штрихкода, помимо информации кода показывает его семейство (Code128, EAN и т.д.).
а вот на базе символики этого кода реализуются уже различные прикладные семейства штрихкодов с фиксированной длиной строки, типа EAN-128.
есть код Code39 — он тоже допускает переменную длину (нюанс — надо добавлять * в начале и конце кодируемой строки).
хороших распознавалок Code128 на смартфонах не встречал (да и не искал особо), а EAN13 вполне себе распознается.
p.s.
На промышленных терминалах со сканером штрихкодов обычно стоит простенькая тестовая программка от производителя, которая, при считывании штрихкода, помимо информации кода показывает его семейство (Code128, EAN и т.д.).
Спасибо, интересно!
Но в любом случае, вопрос парсинга того, что в коде написано и привязки к реальным данным — это большая проблема. К тому же, если там нет цены — то код теряет половину смысла.
Но в любом случае, вопрос парсинга того, что в коде написано и привязки к реальным данным — это большая проблема. К тому же, если там нет цены — то код теряет половину смысла.
Конечно никаких шифрований нет в штрихах. Это тупо ID товара из кассы к которой привязана цена чтобы выдать чек.
Более того, штрихи идут от поставщика товара, а поставщик обязан маркировать штрихкодом сам по стандарту EAN. Так что одинаковые товары открыто гуглятся, то есть многие товары действительно могут быть сравнены по ценам, по вашему кифиру штрих гуглится 4607034870034 — можете проверить)
Вы же себе представьте ситуацию, товар привозят а магазин занимается его перештрихкодированием — такого не бывает если это не частный магазинчик который продает не продукты проышленности цветы какие нить.
Как идея в приципе рабочая — подкачивает только техническая сторона — ну не удобно это. Ну и даже если я увижу что молоко в дикси дороже, я что, уйду в другой магазин? Нет — время дороже. А в магазинах цены прыгают абы как — тут дороже то дешевле. А если этой зависимости не прослеживается то народ и так знает какой магазин дешевле и без смартфонов :-)
Более того, штрихи идут от поставщика товара, а поставщик обязан маркировать штрихкодом сам по стандарту EAN. Так что одинаковые товары открыто гуглятся, то есть многие товары действительно могут быть сравнены по ценам, по вашему кифиру штрих гуглится 4607034870034 — можете проверить)
Вы же себе представьте ситуацию, товар привозят а магазин занимается его перештрихкодированием — такого не бывает если это не частный магазинчик который продает не продукты проышленности цветы какие нить.
Как идея в приципе рабочая — подкачивает только техническая сторона — ну не удобно это. Ну и даже если я увижу что молоко в дикси дороже, я что, уйду в другой магазин? Нет — время дороже. А в магазинах цены прыгают абы как — тут дороже то дешевле. А если этой зависимости не прослеживается то народ и так знает какой магазин дешевле и без смартфонов :-)
Добрый день, Антон.
Отдельное спасибо просто за то, что вспомнили о нашем разговоре (я про бревна свои) :)
По поводу набора базы примеров, трещин и всего остального — полностью с Вами согласен.
Для того, чтобы получить что-то реально работающее — безусловно нужно идти таким путем и, возможно, когда-нибудь это станет возможным.
В свое оправдание :) хочу сказать, что не рассматривал данный метод ТОЛЬКО как метод работы с бревнами.
Результат таков:
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2568259 — Патент РФ на общий метод
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2572071 — Патент РФ на бревна
ну и,
https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2015167367 — Успешно пройден этап международного поиска, можно патентовать во всех странах (PCT)
Отдельное спасибо просто за то, что вспомнили о нашем разговоре (я про бревна свои) :)
По поводу набора базы примеров, трещин и всего остального — полностью с Вами согласен.
Для того, чтобы получить что-то реально работающее — безусловно нужно идти таким путем и, возможно, когда-нибудь это станет возможным.
В свое оправдание :) хочу сказать, что не рассматривал данный метод ТОЛЬКО как метод работы с бревнами.
Результат таков:
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2568259 — Патент РФ на общий метод
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2572071 — Патент РФ на бревна
ну и,
https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2015167367 — Успешно пройден этап международного поиска, можно патентовать во всех странах (PCT)
Добрый день!
Сам подход того, как ставить метку — интересен и, безусловно, должен помогать при распознавании (ориентацию вычислять с точностью до 2-3 градусов). Но вот насколько реальна сама задача, даже если решать её другими методами, -не понятно.
Патент это, безусловно, хорошо. Но:
1) Вы же понимаете, что патент не гарантирует работоспособность? Я могу запатентовать космический корабль на пирожковой тяге, но это не будет значить, что он существует.
2) Вы уверены, что даже если сможете решить задачу — решение останется в рамках патента? Если нет — то опять по кругу весь процесс.
Сам подход того, как ставить метку — интересен и, безусловно, должен помогать при распознавании (ориентацию вычислять с точностью до 2-3 градусов). Но вот насколько реальна сама задача, даже если решать её другими методами, -не понятно.
Патент это, безусловно, хорошо. Но:
1) Вы же понимаете, что патент не гарантирует работоспособность? Я могу запатентовать космический корабль на пирожковой тяге, но это не будет значить, что он существует.
2) Вы уверены, что даже если сможете решить задачу — решение останется в рамках патента? Если нет — то опять по кругу весь процесс.
Я все понимаю и абсолютно ни в чем не уверен :)
Патенты — это просто проба пера, так сказать.
Попробовал самостоятельно пройти весь путь и неожиданно получилось.
Теперь непонятно, что с этим всем делать. :)
Чтобы решать поставленную задачу — нет ресурсов, а так как эта тема самому нравится — просто хочется с народом поделиться.
По принципу похоже на QR-код, но информация формируется на основании структуры поверхности.
Если кому-нибудь интересно это реализовывать — велком.
Патенты — это просто проба пера, так сказать.
Попробовал самостоятельно пройти весь путь и неожиданно получилось.
Теперь непонятно, что с этим всем делать. :)
Чтобы решать поставленную задачу — нет ресурсов, а так как эта тема самому нравится — просто хочется с народом поделиться.
По принципу похоже на QR-код, но информация формируется на основании структуры поверхности.
Если кому-нибудь интересно это реализовывать — велком.
1) Вы же понимаете, что патент не гарантирует работоспособность? Я могу запатентовать космический корабль на пирожковой тяге, но это не будет значить, что он существует.
Патент повышает капитализацию компании, т.ч. иногда лучше запатентовать что-то работающее в идеальном мире, чем забыть об идее ;-)
видел такую штуку и слышал немного отзывов от людей, которые этим пользовались.
мне не подошло, потому что работает только от +5 и маркировку нужно наносить на сухую и желательно ровную поверхность.
если промахнешься — поверх или рядом маркировку наносить нельзя, нужно коробку менять и т.д.
плюс, те кто пользовался говорили, что это достаточно капризная штука и для ее эксплуатации нужен квалифицированный человек (ну или как минимум человек, у которого руки не дрожат :)
в общем случае, в российских условиях это устройство долго не живет.
обычно люди побалуются, а потом по старинке — снял этикетку с принтера этикеток, наклеил, снял, наклеил и т.д.
мне не подошло, потому что работает только от +5 и маркировку нужно наносить на сухую и желательно ровную поверхность.
если промахнешься — поверх или рядом маркировку наносить нельзя, нужно коробку менять и т.д.
плюс, те кто пользовался говорили, что это достаточно капризная штука и для ее эксплуатации нужен квалифицированный человек (ну или как минимум человек, у которого руки не дрожат :)
в общем случае, в российских условиях это устройство долго не живет.
обычно люди побалуются, а потом по старинке — снял этикетку с принтера этикеток, наклеил, снял, наклеил и т.д.
Прошу прощения, ссылки по клику не работают, а сообщение уже не редактируется.
Правильные ссылки:
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2568259 — Патент РФ на общий метод
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2572071 — Патент РФ на бревна
https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2015167367 — PCT
Правильные ссылки:
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2568259 — Патент РФ на общий метод
http://www.fips.ru/cdfi/fips.dll/ru?ty=29&docid=2572071 — Патент РФ на бревна
https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2015167367 — PCT
Про лосей. Удалось найти решение этой задачи? Как на мой взгляд это из разряда impossible.
как вариант — анализировать несколько последовательных кадров.
точки, которые смещаются — можно посчитать за лосей :)
точки, которые смещаются — можно посчитать за лосей :)
Там работа не началась. Судя по всему у заказчика надобность отпала, он пропал. Сама по себе работа сезонная и сводилась к тому что сажалось 2-3 человека и всю работу делали.
На мой взгляд должна неплохо решаться. Достаточно простой локальный детектор детектирует 99% лосей (с огромным количеством мусора). Это я проверил, это работает. Достаточно простой анализ контура + площади позволял отбраковать 99% мусора. Это я проверил, но частично (дня 2-3 потратил). В результате получалось где-то 1-2 ложняка на изображение в целом. Тут, конечно, есть зависимость от типа леса и растительности. То, что я выложил первым изображением, на мой взгляд наихудший пример из выборки был. Там ложняков было больше.
Такая точность, естественно, недостаточна. Поэтому я предлагал заказчику на первом этапе сделать не 100% робота, а систему помощи при разметке (подсветка всех возможных гипотез значительно бы ускорила работу людей). Набрать базу тысяч на 5 лосей и контр примеров, а по ним уж хоть SVM хоть свёрточной сеткой.
У меня было 2 мысли почему это заработает:
-Человек находит лосей даже если раньше их не видел. Просто по описанию (на первой фотке, кстати, два лося). Со 100% точностью.
— Так как все съёмки зимой, то обычно лоси на снегу. К деревьям и кустам они очень редко прижимаются. А контур от куста у них сильно отличен.
На мой взгляд должна неплохо решаться. Достаточно простой локальный детектор детектирует 99% лосей (с огромным количеством мусора). Это я проверил, это работает. Достаточно простой анализ контура + площади позволял отбраковать 99% мусора. Это я проверил, но частично (дня 2-3 потратил). В результате получалось где-то 1-2 ложняка на изображение в целом. Тут, конечно, есть зависимость от типа леса и растительности. То, что я выложил первым изображением, на мой взгляд наихудший пример из выборки был. Там ложняков было больше.
Такая точность, естественно, недостаточна. Поэтому я предлагал заказчику на первом этапе сделать не 100% робота, а систему помощи при разметке (подсветка всех возможных гипотез значительно бы ускорила работу людей). Набрать базу тысяч на 5 лосей и контр примеров, а по ним уж хоть SVM хоть свёрточной сеткой.
У меня было 2 мысли почему это заработает:
-Человек находит лосей даже если раньше их не видел. Просто по описанию (на первой фотке, кстати, два лося). Со 100% точностью.
— Так как все съёмки зимой, то обычно лоси на снегу. К деревьям и кустам они очень редко прижимаются. А контур от куста у них сильно отличен.
Только сейчас заметил, что картинки имеют гораздо большее разрешение. На первой действительно нашел два лося (по крайней мере я думаю что это лоси:). А вторая картинка в полном разрешении у вас не открывается.
Да, там два лося.
Про вторую — сейчас проверил с нескольких браузеров / ip — открывается. Либо глюк яндекса, на котором она лежит, либо у вас браузер изображение 10к*7к не тянет.
Про вторую — сейчас проверил с нескольких браузеров / ip — открывается. Либо глюк яндекса, на котором она лежит, либо у вас браузер изображение 10к*7к не тянет.
Вот несколько примеров попроще (правда не на всех есть лоси):
img-fotki.yandex.ru/get/66529/6107910.17/0_823b5_18fad9c9_orig
img-fotki.yandex.ru/get/25541/6107910.17/0_823b4_9bd2602b_orig
img-fotki.yandex.ru/get/37861/6107910.17/0_823b3_35c6bac0_orig
img-fotki.yandex.ru/get/9316/6107910.17/0_823b2_f771675a_orig
img-fotki.yandex.ru/get/27216/6107910.17/0_823b1_be37424d_orig
По-моему задачка красивая и должна была решаться без проблем. А главное — красивые изображения с которыми работать, что — редкость!:)
img-fotki.yandex.ru/get/66529/6107910.17/0_823b5_18fad9c9_orig
img-fotki.yandex.ru/get/25541/6107910.17/0_823b4_9bd2602b_orig
img-fotki.yandex.ru/get/37861/6107910.17/0_823b3_35c6bac0_orig
img-fotki.yandex.ru/get/9316/6107910.17/0_823b2_f771675a_orig
img-fotki.yandex.ru/get/27216/6107910.17/0_823b1_be37424d_orig
По-моему задачка красивая и должна была решаться без проблем. А главное — красивые изображения с которыми работать, что — редкость!:)
Похожая по сути задачка была. Распознавание автомобилей. Решили сверточной сетью нестандартного вида. Вот пример одного из «чистых» изображений:
а людей на митингах так считать можно?
Подсчитать число в кадре, наверное, можно. А вот как склеить соседние кадры друг с другом? Я как-то смотрел видео, как толпы на митингах выглядят — оно весьма безумно!
Как заметил ZlodeiBaal, если обрабатывать видео, будет сложно. Если же по статичному кадру получить приблизительное количество людей, при грамотном датасете это выполнимо. Многое зависит от качества съемки и угла. Я проглядел типичные фото — на многих очень сложно разобрать одельных людей. Все сливается.
а как боролись с поворотом?
годно, еще если бы вы перевели это на англ, я бы скидывал каждому заказчику, вместо того что бы объяснять всем одно и тоже -) а ну и да, все выше сказанное справедливо не только для компьютерного зрения, а вообще для всех задач анализа данных
У меня большинство заказчиков русскоязычные, так что статью поэтому и писал на русском.
Честно говоря у меня обычно и на русском общаться сил еле еле хватает, боюсь подумать каково это объяснять кому-то всё тоже самое на английском. А так, переводите, буду рад!:)
Анализ данных, это да. Сейчас уже между CV задачами и ML задачами тонкая граница.
Честно говоря у меня обычно и на русском общаться сил еле еле хватает, боюсь подумать каково это объяснять кому-то всё тоже самое на английском. А так, переводите, буду рад!:)
Анализ данных, это да. Сейчас уже между CV задачами и ML задачами тонкая граница.
Отличная статья. Спасибо. С чего стоит начинать обучаться новичку в компьютерном зрении? Например, есть желание попробовать сделать интегрировать фичу CV в iOS приложение. Знаю что есть OpenCV и по нему много разной (зачастую малопонятной и не связанной) информации. С чего начать?
Самый надёжный способ — сделать хоть что-нибудь. Взять простую задачку и сделать её. Можно начать с банального детектирования лиц, которое уже есть рабочее. Модифицировать его. Можно детектировать кактусы или котиков. Главное в CV (как впрочем и во многих реальных задачах) — самому научиться искать в интернете возможные способы решения, оценивать и реализовывать их. Найти десять статей по задаче, понять какая лучше всего.
Можете взять ORB, HOG, SIFT, SURF из OpenCV и сделать что-то на их базе. Главное- используйте готовые инструменты, ищите их, понимайте как они работают.
Можете взять ORB, HOG, SIFT, SURF из OpenCV и сделать что-то на их базе. Главное- используйте готовые инструменты, ищите их, понимайте как они работают.
Могу поделиться примером, когда стремление составить хороший тренировочный датасет привело к изменению постановки задачи. В медицинской томографии (МРТ) есть проблема планирования видов. Например, при съёмке сердца никто не использует проекцию строго в фас или профиль (на самом деле они называются корональной и сагиттальной проекциями). Доктору нужен вполне определенный срез сердца, и у каждого пациента угол прицеливания отличается. Мы разрабатывали программу для автоматического прицеливания на сердце, и в распоряжении разработчиков было всего штук 100 томограмм разных пациентов. Постановка задачи в нашем случае была такова: обучаем св. нейронную сеть распознавать ключевые точки в 3D-объеме томограммы, и по этим точкам вычисляем ориентацию сердца.
Чтобы обучить сеть требуется гораздо больше примеров, чем 100. Поэтому использовали стандартный прием искажения данных (data augmentation). Одним из вариантов искажения были повороты имеющихся у нас томограмм на различные углы, чтобы получить больше примеров проекции в трехмерном пространстве.
Это работало, но в результате привело к изменению постановки задачи: вместо детектирования ключевых точек мы обучили регрессор сразу выдавать нам эйлеровы углы по скану сердца в одной аксиальной плоскости (перпендикулярно позвоночнику).
Прикинь, да?
Чтобы обучить сеть требуется гораздо больше примеров, чем 100. Поэтому использовали стандартный прием искажения данных (data augmentation). Одним из вариантов искажения были повороты имеющихся у нас томограмм на различные углы, чтобы получить больше примеров проекции в трехмерном пространстве.
Это работало, но в результате привело к изменению постановки задачи: вместо детектирования ключевых точек мы обучили регрессор сразу выдавать нам эйлеровы углы по скану сердца в одной аксиальной плоскости (перпендикулярно позвоночнику).
Прикинь, да?
Это сурово. А базу увеличить было нереально? Сканов то много идёт в мире. Возможно в инете базы есть. Недавно находил базу открытых КТшек на 10 тысяч — tuberculosis.by
Самое интересное — а что произошло когда стали реальные данные гонять? Удалось сделать модель которая покрыла все возможные искажения? Или были люди, на которых в упор не заработало?
Самое интересное — а что произошло когда стали реальные данные гонять? Удалось сделать модель которая покрыла все возможные искажения? Или были люди, на которых в упор не заработало?
Базу-то еще размечать нужно. На разметку 3D-объема нужно потратить минут 5-10 достаточно квалифицированному сотруднику. Не врачу.
На реальных данных работало, конечно были и ошибочные результаты. Сердце очень по-разному выглядит у разных людей. Мозг, например, гораздо однотипнее.
Сильно точно отвечать не могу, это все-таки внутрикорпоративная работа. Продукт потом заморозили на уровне штаб-квартиры, так что в серию не пошло.
На реальных данных работало, конечно были и ошибочные результаты. Сердце очень по-разному выглядит у разных людей. Мозг, например, гораздо однотипнее.
Сильно точно отвечать не могу, это все-таки внутрикорпоративная работа. Продукт потом заморозили на уровне штаб-квартиры, так что в серию не пошло.
Томография, сердце, компьютерное зрение… Сейчас как раз на эту тему соревнование с призовыми в $200k проходит www.kaggle.com/c/second-annual-data-science-bowl
Спасибо!
О, Серёг, привет:)
Ты вроде эксперт по распознаванию различных шрифтов и текстов! Написанное тут мною про ценники: это реально сейчас, или я отстал от жизни, а в недрах ABBYY есть новый сверхкрутой продукт, который всё везде и всегда распознаёт?:)
Ты вроде эксперт по распознаванию различных шрифтов и текстов! Написанное тут мною про ценники: это реально сейчас, или я отстал от жизни, а в недрах ABBYY есть новый сверхкрутой продукт, который всё везде и всегда распознаёт?:)
Привет!
Про ценники ты написал совершенно справделиво. Насколько я знаю, какого-то супер крутого алгоритма распознавания текста, который умеет «делать всё», да ещё и без высоких требований к обучающей выборке, ещё не придумали. Моё мнение такое, что если хочется достичь высокой точности извлечения данных, то придётся какие-то знания о внешнем мире моделировать в алгоритме. То есть, например, что в ценнике бывают различные цены (с учётом скидки или карты клиента, например), бывают различные названия продукта, производители, развесовки и т.д. В обучающей выборке их желательно также размечать, а ещё лучше — даже вместе с указанием координат регионов, где именно эти данные находятся. Всё это поможет сделать контекст, с помощью которого можно существенно улучшить качество распознавания.
Вообще, в ABBYY работают с задачами, похожими на распознавание ценников — это распознавание визиток, плюс ещё с натяжкой можно назвать похожими задачи распознавания чеков и инвойсов. Но лично я тут не при делах :) Продукты можно загуглить по ключевым словам ABBYY, BCR, Receipt, Invoice, а также найти различные SDK, в том числе облачные.
Про ценники ты написал совершенно справделиво. Насколько я знаю, какого-то супер крутого алгоритма распознавания текста, который умеет «делать всё», да ещё и без высоких требований к обучающей выборке, ещё не придумали. Моё мнение такое, что если хочется достичь высокой точности извлечения данных, то придётся какие-то знания о внешнем мире моделировать в алгоритме. То есть, например, что в ценнике бывают различные цены (с учётом скидки или карты клиента, например), бывают различные названия продукта, производители, развесовки и т.д. В обучающей выборке их желательно также размечать, а ещё лучше — даже вместе с указанием координат регионов, где именно эти данные находятся. Всё это поможет сделать контекст, с помощью которого можно существенно улучшить качество распознавания.
Вообще, в ABBYY работают с задачами, похожими на распознавание ценников — это распознавание визиток, плюс ещё с натяжкой можно назвать похожими задачи распознавания чеков и инвойсов. Но лично я тут не при делах :) Продукты можно загуглить по ключевым словам ABBYY, BCR, Receipt, Invoice, а также найти различные SDK, в том числе облачные.
ZlodeiBaal, подскажите, а задача распознавания чеков по сложности схожа с задачей по ценникам?
Который год хочу заняться, но опыта в этом 0. Не знаю, стоит ли браться.
Который год хочу заняться, но опыта в этом 0. Не знаю, стоит ли браться.
Нужно смотреть на базу. Если вы не заметили — вся статья, о том, что отвечать на такие вопросы без базы нельзя;)
У ценников как есть плюсы так и минусы. Из плюсов — там текст идёт на белом фоне и расположен построчно. Это сильный признак. В продуктах ABBYY такие тексты умеют хорошо распознавать.
Минус — разные шрифты (часто на чеках печатают термоголовкой, которая буквы печатает точками, это усложняет выделение букв сильно). Минус — это если съёмка с мобильника. И.т.д.
Без базы нельзя понять что за задача вообще.
У ценников как есть плюсы так и минусы. Из плюсов — там текст идёт на белом фоне и расположен построчно. Это сильный признак. В продуктах ABBYY такие тексты умеют хорошо распознавать.
Минус — разные шрифты (часто на чеках печатают термоголовкой, которая буквы печатает точками, это усложняет выделение букв сильно). Минус — это если съёмка с мобильника. И.т.д.
Без базы нельзя понять что за задача вообще.
Спасибо за ответ.
Я проверял через online сервис ABBYY, текст и цифры распознаются довольно хорошо. В тексте бывают ошибки, но его проще вручную поправить, главное чтоб число позиций и цены соответствовало чеку.
Мне показалось проблема в том, что все чеки разные: товары, итоги и названия торговых точек раскиданы у кого как, хотя, кажется, все стараются двигаться к одному стандарту.
П.с. выложил примеры которые насобирал за некоторое время: homebuh.pro/api/ocr/files/demo.homebuh.pro/index.php
Я проверял через online сервис ABBYY, текст и цифры распознаются довольно хорошо. В тексте бывают ошибки, но его проще вручную поправить, главное чтоб число позиций и цены соответствовало чеку.
Мне показалось проблема в том, что все чеки разные: товары, итоги и названия торговых точек раскиданы у кого как, хотя, кажется, все стараются двигаться к одному стандарту.
П.с. выложил примеры которые насобирал за некоторое время: homebuh.pro/api/ocr/files/demo.homebuh.pro/index.php
Попробовал через online-ABBYY. Оно сильно лучше чем я ожидал. И многие вещи для меня удивительно, что распознались. Но всё же. Вот такое качество — yadi.sk/d/94tkeJPgmt4XY на мой взгляд несколько недостаточно, чтобы автоматизированно добавлять параметры с чека в базу. Что-то получиться, что-то нет. Но продукт, который работает только на 50% — не продукт.
С другой стороны, я уверен, что если алгоритмы ABBYY подтянуть к распознаванию именно таких чеков, то этого уже достаточно будет для готового продукта.
Но делать самому, с нуля… На мой взгляд это ад и это нереально. Такой продукт никогда не окупится.
С другой стороны, я уверен, что если алгоритмы ABBYY подтянуть к распознаванию именно таких чеков, то этого уже достаточно будет для готового продукта.
Но делать самому, с нуля… На мой взгляд это ад и это нереально. Такой продукт никогда не окупится.
Очень правильная статья! Хорошо, что вы её написали и всё очень грамотно обосновали. Такие статьи надо показывать заказчикам перед тем как что-то обсуждать.
Какие знакомые лоси. Я даже знаю, кто заказчик. :)
Какие знакомые лоси. Я даже знаю, кто заказчик. :)
Вам надо предложить услуги Почте России и фирме Сименс, а то они Пермь найти не могут :-)
chiefsonnew.livejournal.com/60641.html
chiefsonnew.livejournal.com/60641.html
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Постановка задачи компьютерного зрения