如何从图像中提取符号？

Question

我即将开始学习 CV 和 ML。我想从解决问题开始。下面我分享一个图像，我想从图像中提取每个符号和位置，并使用这些提取的符号创建一个新图像，就像在源图像中一样。之后，我会做翻译工作。现在我该如何或应该遵循哪些步骤来提取符号并从数据集中找到这些符号（根据 Gardiner 的符号列表）并放入新图像中？ 我知道这个过程涉及到一些计算机视觉 + 机器学习，因为符号不是 100% 准确的，因为这些符号太旧了。我不知道从哪里开始和结束。我有使用 Python 的计划。另外，如果您知道有人已经这样做过，请分享。谢谢你。

Answer 1

1. 对 Gardiner 符号列表中的源图像运行 sobel 边缘检测。
2. 在列表中训练一个 CNN。
3. 标准化源图像的对比度。
4. 对源图像运行 sobel 边缘检测。 （以前称为源图像）
5. 通过改变源图像的高度和宽度（从最大到最小）在 CNN 中进行评估。
6. 选择概率最高的字形。从 Gardiner 的列表中在该起始位置输出相应的 Glyph 以及相应的高度和宽度。

我并不是说这可以通过六个简单的步骤来完成，但这是我会采取的方法。