使用CSV文件和图像的数据集进行模型训练

我正在尝试从垂直条形图中提取数据,包括xyx_axis_titley_axis_title。以下是一个示例图像。

2.png

我目前正在创建一个包含上述垂直条形图的数据集,每张图像对应一个CSV文件,如下所示。

2.csv

  1. 是否有可能创建一个模型,在不使用OCR(光学字符识别)的情况下,通过一定数量的图像输出x和y的标题和值?

  2. 构建模型是否有特定的方法?或者有更好的方法?

**我之前尝试使用Tesseract OCR,但准确度不够高

任何帮助都将不胜感激!


回答:

根据我的个人经验,Paddle OCR的效果比Tesseract好很多,可以帮助你识别所有字段。这里有一篇很好的文章解释了Paddle的使用方法。使用这种OCR,你不会遇到任何文本问题,因为大部分文本都是清晰可见的

我认为如果不使用OCR,可能无法获取数据。至于x和y的值,你可以使用Open CV,获取蓝色和白色的交点来确定点的位置,并通过与y轴的关联来获取准确的值

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