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私は最近、機械学習について学び始めました。QRコードを任意の回転角度で検出して読むことができるように、QRコードローカリゼーションのプログラムを開発しなければならないプロジェクトがあります。開発はPythonで行われます。機械学習 - 画像の特色デザイン

さまざまな背景の異なる角度でQRコードのさまざまな画像を収集する予定です。これから、ニューラルネットワークを使ったトレーニングのためのデータセットを作成し、テストしたいと思います。

私が抱えている問題は、データセットの正しいフィーチャデザインとフィーチャ処理のためのイメージからQRコードを特定する方法がわからないということです。私は、QRコードまたはエッジマグニチュードマップを分離するために真実の真実の画像を使用するでしょうか?画像の特徴のデザインは私を混乱させるようです。

これに関する助力は素晴らしいでしょうか?御時間ありがとうございます。

答えて

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あなたはニューラルネットワークを訓練したいと言います。あなたの問題から始めるのではなく、初心者の例から始めましょう。

  1. MNIST example for deep learningで始まります。
  2. Udacity Deep Learning Courseで使用されているnotMNISTデータセットでニューラルネットワークをトレーニングします。

これらの2つの例では、機能を設計していないが、NNが何らかの形で正しい機能を検出したことがわかります。最も簡単なソリューションは、データセットのQRコードに同じ手法を使用することです。