先感謝這篇留言的大大 https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1504617371.A.CF2.html 給我一些關鍵字，之後我就靠著 google，做些修正，加入自己的想法， 以下範例是 台鐵驗證碼 原始圖 https://imgur.com/BVqh2hY 灰度&去雜點 https://imgur.com/TdeOWV0 分割成個別數字 https://imgur.com/OqaXK4q https://imgur.com/e1pFLBd https://imgur.com/DI2LTJs https://imgur.com/bBag7rS https://imgur.com/BEpv1io 如果有興趣，code 我已經上傳 github ，不懂可以再寄信給我 https://github.com/f496328mm/Verification_code_image 另外我想請問，影像處理還有什麼方法？除了我目前做的驗證碼之外 我目前在做 CIFAR-10 我用VGG，準確率都在0.8左右， 不知道要如何衝上0.9，甚至是0.95， 我只有做最基本的---除以255 我目前知道的方法有這些 不過詳細並不清楚 基本影像處理(裁減、模糊、銳化) 影像分割(線、圓圈、斑點) 謝謝 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.137.164.234 ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1505228328.A.7F4.html ※ 編輯: f496328mm (220.137.164.234), 09/12/2017 23:09:49 黏住不好切 可能要試試別的方法 或是讓DL學習 一次判斷兩個數字這樣 https://imgur.com/TdeOWV0 灰度去雜點後 用 x 軸去切 只要是'白色' 就存入x座標 以上就會得到一串數列 舉例來說 11,12,13...27,63,64...95,129,130... 可以看出來 11~27 是一個數字 63~95 是一個數字 這樣就切出數字了 https://imgur.com/rv7z1Wl 像這樣 之後 y 軸的切法也一樣 沒耶 這是什麼 我沒學過影像相關 想請問 open or close 這些可以幫助影像辨識嗎? 為什麼? 是因為比較好抓邊界嗎? 另外有些人會做'去均值'，為什麼這樣會變好？？ https://goo.gl/AQKk2N 我在做 CIFAR-10，目前已經將邊框加大， 這樣 filter 跟 pooling 才不會預測邊界的問題， 原圖 https://imgur.com/s4CdlgA 放大 https://imgur.com/LIGLcTs 不過結果沒什麼變@@ -------------------------------------------- 對影像做銳化or強化，可能會比較有幫助？？上網找是說可以強化邊緣位置， cv2.dilate(im3, (2, 2), iterations=1) 驗證碼我是這樣做 另外'模糊化'是只去雜點嗎? 在驗證碼，我是先灰度->去雜點->強化 字的位置不一樣沒關係啊 最後都是切成正方形 就像下圖 不管字在哪 切成這樣後 再用DL去單獨預測就好 https://imgur.com/OqaXK4q 不好意思 我還是初學者 可以請大大說清楚一點嗎? 謝謝 ※ 編輯: f496328mm (220.137.164.234), 09/14/2017 10:28:14 喔喔 了解 用輪廓去辨識 正確性應該會比較高 ※ 編輯: f496328mm (220.137.164.234), 09/14/2017 14:55:17