- python 2.7+
- character_recognition/
- create_image/create_image_ETL(3 or 6).py
- python 3
- create_image/conversion_ETL3.py
- character_recognitionフォルダ下にdataset_imagesというフォルダを作成
- dataset_images フォルダ下に、文字ごとにフォルダ分けをして画像を入れる(フォルダ名は数字にする)
python dataset_predisporsal.py
コマンドを実行- character_label.npyとcharacter_data.npyというファイルが生成される(それぞれ文字のラベルと画像のデータがデータが格納されている)
learn.py
コマンドを実行- character_recog_model.jsonとcharacter_recog_model.h5という学習モデルが生成される
recognition.py
は一文字のみを認識でき、recognition_free.py
は自由に文字を記述した画像から各文字を認識できる
python recognition.py name format
を実行(第一引数は画像ファイル名、第二引数はフォーマット)
python recognition_free.py name format
を実行recog_images/pro_img/name(画像ファイル名)
フォルダ下に認識結果と各文字を切り出した画像が出力される