如何使用機器學習（Tensorflow）使用新的數據集構建圖像處理模型？

Question

我想使用圖像處理和ML（主要是Tensorflow）提取自行車儀表盤群集上顯示的數據。 這樣的簇的樣本是

。

我的輸入將是完整的圖像，我想從集群中獲取諸如速度計顯示的速度，空擋指示器狀態（開/關），里程表讀數等數據。 誰能告訴我這樣做的完整過程是什么？ 還是相同的教程在哪里？ 我是ML新手，網上有很多教程，但我不知道其中哪一個對我有用。

Answer 1

這里有幾件事情要考慮。 例如，您首先需要對圖像進行一些處理，然后再將其輸入到神經網絡中。 也許裁剪掉包含速度計讀數的部分，並在其上執行某種OCR（光學字符識別）以進行速度讀取。

實際上，中性指示器要容易一些，因為只有兩種狀態，您可以自己查看一些樣本圖像，看看哪些像素實際上會改變顏色並自己進行快速檢查，也許像這樣

(ON if pixel at (x,y) is green else OFF)  

對里程表執行相同的操作，只需確定讀數所在的區域，將其裁剪並在較小的圖像上執行OCR。 因此，如果確實有限制，那么現在您實際上只是在尋找使用TensorFlow的OCR教程。

編輯：

您可以使用稱為cv2的庫在python中以編程方式進行所有裁剪和編輯圖像，可以通過pip進行安裝

 pip install opencv-python