如何通过一张账单图片识别出购买的商店和物品?

假设我有一张购物中心的账单图片,我想找出我购买物品的商店名称以及所有购买的物品。那么,如何通过图像处理和机器学习来实现呢?


回答:

步骤1:分离文字和背景。1-1:使用阈值、滤波等方法。1-2:卷积神经网络(如Fastest RCNN)在这方面也很有效。步骤2:提取文字的位置和宽高。如果需要对齐或其他处理,也可以进行。步骤3:分类文字。3-1:从文字图像中提取特征,或者使用深度学习模型自动提取深度特征。3-2:需要使用市场名称和产品名称数据来训练分类器。3-3:基于树的分类器或支持向量机(SVM)适合此问题,因为账单上的分类标准多样化。

Related Posts

L1-L2正则化的不同系数

我想对网络的权重同时应用L1和L2正则化。然而,我找不…

使用scikit-learn的无监督方法将列表分类成不同组别,有没有办法?

我有一系列实例,每个实例都有一份列表,代表它所遵循的不…

f1_score metric in lightgbm

我想使用自定义指标f1_score来训练一个lgb模型…

通过相关系数矩阵进行特征选择

我在测试不同的算法时,如逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、随机…

可以将机器学习库用于流式输入和输出吗?

已关闭。此问题需要更加聚焦。目前不接受回答。 想要改进…

在TensorFlow中,queue.dequeue_up_to()方法的用途是什么?

我对这个方法感到非常困惑,特别是当我发现这个令人费解的…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注