Я не уверен, зачем тебе ML. Я бы использовал ML, если бы мне нужно было различать метки в ячейке между строчной буквой v, заглавной буквой V или фактической галочкой. Ваш вариант использования больше относится к обработке изображений. Я бы использовал разницу между вашим девственным шаблоном и помеченным шаблоном, а затем сопоставил бы координаты обнаружения со значением строки / столбца исходной ячейки. Другой возможный подход - использовать OCR, предполагая, что все записи являются галочками (крестиками или кружками, но без заполнения пробела). Исходя из варианта использования, я бы использовал первый.
Получая пиксель из изображения, отметьте this . Это был бы мой исходный код для «дифференциального» подхода. Это очень вручную, но выполнимо. Другое предложение состоит в том, чтобы принести OpenCV к флаттеру . OpenCV позволяет обнаруживать шаблоны, так что я видел. Вы можете получить углы каждой клетки в первую очередь. Затем вы можете выполнить обработку пикселей на ячейку. Что касается OCR, Firebase имеет возможность распознавания текста, которая обеспечивает координаты. Вы можете просмотреть их документы здесь .