Основная идея, которую я пытаюсь реализовать, состоит из двух шагов:
Разработайте классификатор, который выводит доверительное число от 0 до 1, и прямоугольник ограничительной рамки, который распознает резисторы и нерезисторы под несколькими углами.
Обрежьте ограничивающий прямоугольник и сохраните его как новое изображение.
Пропустите изображение резистора через тот же классификатор, но поверните постепенно на несколько углов от 0 до 360 градусов, выберите поворот с наибольшей достоверностью и выберите этот новый ограничивающий прямоугольник. Я возьму среднее значение краевых пикселей и поместу изображение резистора на холст с цветом этого среднего.
Надеемся, что у этой новой ограничительной рамки резистор будет выровнен по горизонтали.
Считайте полосу пикселей в середине ограничительной рамки, чтобы рассчитать значение резистора.
Как я могу получить набор данных для этого? Должен ли я сделать все снимки самостоятельно? Кажется ли, что этот метод будет работать?
Было бы более эффективно иметь два отдельных классификатора, один из которых предназначен только для горизонтально расположенных резисторов?
Я пытаюсь сделать простой в использовании сканер, поэтому он должен работать с разных углов с некоторой точностью.
Как я могу go создать собственный набор данных для алгоритма YOLO? Нужно ли вручную вставлять ограничивающие рамки на каждом изображении резистора / нерезистора?
Что такое хороший объем данных тренировки?