- Загальский Игорь - Project Manager
- Мишин Илья - Product Manager
- Мурейко Елена
- Иванов Иван
- Санникова Юлия
- Майнгерт Владимир
- Репенко Диана
- Использование библиотеки Python-Tesseract, которая является оболочкой для Google Tesseract-OCR Engine.
- Применение модели CRNN, которая представляет собой комбинацию свёрточной нейронной сети backbone CNN и рекуррентной нейронной сети RNN.
- Распознавание с помомощью библиотеки компьютерного зрения OpenCV, которая предназначена для анализа, классификации и обработки изображений; а также библиотеки Pillow, которая является ответвлением Python Imaging Library (PIL) для открытия и обработки изображений во многих форматах.
Распознавание с помомощью библиотек OpenCV и Pillow.
Запустить скрипт test1.ipynb
2. Подготовить примеры работы первого варианта сегментации документов из предоставленного набора данных.
[ filename x0 y0 x2 y2 line label
0 X00016469619 76 50 133 84 TAN O
1 X00016469619 138 50 214 84 WOON O
2 X00016469619 219 50 295 84 YANN O
3 X00016469619 110 165 156 188 INDAH S-COMPANY
4 X00016469619 161 165 198 188 GIFT S-COMPANY
.. ... ... ... ... ... ... ...
97 X00016469619 62 940 127 958 DEALING O
98 X00016469619 132 940 150 958 IN O
99 X00016469619 155 940 239 958 WHOLESALE O
100 X00016469619 244 940 272 958 AND O
101 X00016469619 277 940 342 958 RETAIL. O
[102 rows x 7 columns], 439, 1004]
3. Оценить, какие документы удаётся сегментировать успешно, а при сегментации каких типов документов возникают проблемы. Описать успехи и проблемы сегментации.
На данном этапе реализации проекта для выбранного набора документов сегментация проходит успешно во всех случаях, с небольшой погрешностью.
