Обнаружение символов в схеме с использованием Computer Vision

Question

Я пытаюсь обнаружить электрический символ в электрической схеме. Здесь я думаю, что можно использовать 2 способа:

• классическим способом с OpenCV, я попытался повторно распознать форму с помощью opencv и python, но некоторые символы слишком сложны
• способ глубокого обучения: Iпробовал с Mask-RCNN, используя набор данных ручной работы символа, но ничего не получилось действительно успешным

Вот очень простой пример того, что я хотел бы сделать:

Я думаю, что было бы легко создать набор данных символа, но все символы имели бы одинаковую форму, и контекст изображения не был бы представлен.

Как вы думаете, как я мог бы справиться с этой проблемой?

Answer 1

QATM: Качественный шаблон, подходящий для глубокого обучения, может быть тем, что вы ищете.

Оригинальная бумага: https://arxiv.org/abs/1903.07254

И следующий github содержит пример с электрической схемой:https://github.com/kamata1729/QATM_pytorch

Answer 2

Поскольку компоненты электрической схемы всегда одинаковы, я бы попробовал сначала сопоставить шаблон с OpenCV. Я думаю, вам придется разрезать компоненты и делать повернутые копии, чтобы найти их все. Было бы также неплохо иметь более высокое разрешение изображений.

Следующая идея, я бы сказал, заключается в том, чтобы сделать свертку с ядром, которое в основном будет компонентом, который вы ожидаете увидеть в изображении.

Наконец, идея, которая даст вам определенно более определенные результаты, но в значительной степени излишняя, заключается в том, чтобы использовать распознавание изображений в Google, которое вы можете использовать с python, и обучить его на своих изображениях

https://opencv -python-tutroals.readthedocs.io / ен / последний / py_tutorials / py_imgproc / py_template_matching / py_template_matching.html