Распознавание кодировки: Как определить кодировку файла 🚩 определить кодировку текста онлайн 🚩 Программное обеспечение

Набор символов — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Не следует путать с таблицей символов — списком используемых идентификаторов, составляемым при трансляции программы.

Набор символов (англ. character set) — таблица, задающая кодировку конечного множества символов алфавита (обычно элементов текста: букв, цифр, знаков препинания). Такая таблица сопоставляет каждому символу последовательность длиной в один или несколько символов другого алфавита (точек и тире в коде Mорзе, сигнальных флагов на флоте, нулей и единиц (битов) в компьютере).

Набор символов в компьютере

Символы в компьютере обычно кодируются одним или нескольким байтами (группами из восьми битов).

Хотя термин «набор символов» (англ. character set, charset), узаконенный интернет-стандартом RFC 2278, сейчас является, пожалуй, наиболее авторитетным, предшествовавший ему термин «кодировка» (англ. encoding) по-прежнему используется в качестве синонима, в частности, в языках программирования Java^[1], Perl^[2] и XSLT^[3], а также в HTML^[4].

Нередко также вместо термина «набор символов» неправильно употребляют термин «кодовая страница», означающий на самом деле частный случай набора символов с однобайтным кодированием.

В настоящее время в основном используются кодировки трёх типов: совместимые с ASCII, совместимые с EBCDIC и основанные на Юникоде 16-битные, с подавляющим преобладанием первых. Представление UTF-8 Юникода совместимо с ASCII. Кодировки на базе EBCDIC (например, ДКОИ-8) используются только на некоторых мэйнфреймах. Первоначально в каждой операционной системе использовался один набор символов. Теперь используемые наборы символов стандартизованы^[5], зависят от типа операционной системы лишь по традиции и устанавливаются согласно локали.

В Википедии и других проектах Фонда Викимедиа используется Юникод UTF-8.

Автоматическое распознавание кодировок

Использование множества кодировок в современном ПО создаёт много неудобств не только программистам, но и пользователям. Согласно одной точке зрения, справиться с кракозябрами^[en] можно, если программы будут автоматически распознавать кодировку входящего текста.

Для однобайтных кодировок можно учитывать тот факт, что частота использования разных букв сильно различается (например, в русском часто используется «о», но редко «ъ»). Поэтому, зная язык текста, можно легко выбрать кодировку, в которой частота байтов лучше соответствует частоте букв данного языка.^[6]

Альтернативная точка зрения считает подобные эвристические алгоритмы определения кодировки текста вредными, поскольку современные информационные технологии располагают средствами недвусмысленно сопоставить тексту положенную ему кодовую страницу (см., например, MIME). Широкое же распространение эвристических анализаторов поощряет использование некачественных программ создания текстовых данных, нарушающих стандарты.

Распространённые кодировки

• ISO 646
• BCDIC
• EBCDIC
• ISO 8859:
  • ISO 8859-1, ISO 8859-2, ISO 8859-3, ISO 8859-4, ISO 8859-5, ISO 8859-6, ISO 8859-7, ISO 8859-8, ISO 8859-9, ISO 8859-10, ISO 8859-11, ISO 8859-13, ISO 8859-14, ISO 8859-15
  • CP437, CP737, CP850, CP852, CP855, CP857, CP858, CP860, CP861, CP863, CP865, CP866, CP869
• Кодировки Microsoft Windows:
  • Windows-1250 для языков Центральной Европы, которые используют латинское написание букв (польский, чешский, словацкий, венгерский, словенский, хорватский, румынский и албанский)
  • Windows-1251 для кириллических алфавитов
  • Windows-1252 для западных языков
  • Windows-1253 для греческого языка
  • Windows-1254 для турецкого языка
  • Windows-1255 для иврита
  • Windows-1256 для арабского языка
  • Windows-1257 для балтийских языков
  • Windows-1258 для вьетнамского языка
• MacRoman, MacCyrillic
• КОИ8 (KOI8-R, KOI8-U…), КОИ-7
• Болгарская кодировка
• ISCII
• VISCII
• Big5 (наиболее знаменитый вариант Microsoft CP950)
• Guobiao
• Shift JIS для японского языка (Microsoft CP932)
• EUC-KR для корейского языка (Microsoft CP949)
• ISO-2022 и EUC для китайской письменности
• Кодировки UTF-8, UTF-16 и UTF-32 набора символов Юникод

См. также

Ссылки

Примечания

Кракозябры (иероглифы) при копировании с PDF документа

Электронные книги вошли в нашу повседневную жизнь и продолжают укреплять свою позицию. PDF – один из самых популярных форматов, который можно встретить на интернет просторах, посещая сайты и магазины. Но бывают досадные ситуации, когда текст, который мы хотим скопировать, просто превращается в непонятные символы. Кто-то на них говорит иероглифы, другие – кракозябры … Как же исправить такую ситуацию?

Я не уверен, что следующие советы помогут для всех решить проблему, но частичное решение ее все же возможно.

Давайте сразу отбросим отсканированые и нераспознанные PDF документы, из которых просто невозможно скопировать текст. Это равносильно попытке копирования текста из обычной фотографии, сделанной на ваш смартфон. В таком случае текст нужно распознать специальной программой, вроде ABBYY FineReader.

Наша книга (тестовая) полностью поддерживает копирование текста и изображений. Но при попытке перенести такой текст в Microsoft Office Word, можно видеть такие нечитабельные символы как на скриншоте сверху статьи.

Способ 1 (длинный).

Вся проблема в шрифтах и системе кодирования. PDF документ, с которого производится копирование имеет встроенные шрифты. И если такие шрифты отсутствуют в вашей операционной системе, то вы увидите такие кракозябры.

Чтобы можно было видеть нормальные буквы, при переносе текста нужно устанавливать соответствующие шрифты.

Чтобы узнать какие именно нужно инсталлировать на компьютер шрифты, нужно открыть наш PDF документ поддерживаемой программой (на примере PDF-XChange Viewer). Далее идем в «Файл» → «Свойства документа» (можно нажать сочетание клавиш Ctrl + D).

Далее нажимаем на параметр «Шрифты» и видим список шрифтов, установленных в документе. Их и нужно найти в интернете и установить на компьютер. Для этого на загруженном шрифте два раза нажимаем левой клавишей мыши (то есть, открываем его), а потом нажимаем на кнопку «Установить».

Далее копируем и вставляем текст из PDF документа, выделяем его в Microsoft Office Word (или в другом офисном редакторе, который у вас установлен) и выбираем из списка недавно установленный шрифт. Все должно быть нормально. Снизу на скриншоте видно, что я намеренно применил нужный шрифт только на одно предложение, другую часть текста прочитать невозможно.

Способ 2 (быстро и удобно).

Другой, более правильный и простой вариант – это использование программы (или плагина к редактору Notepad ++), которая называется Shtirlitz. Программа старая, давно не обновлялась, однако работает отлично. Прямо на лету выполняется вставка нормального текста. Никаких шрифтов не требуется. После копирования текста с данной программы и дальнейшей вставкой его в редактор Microsoft Office Word, все буквы и символы будут читаться и с использованием любого шрифта. Первый вариант не позволяет изменить шрифт. То есть, всегда, и на каждом компьютере нужно будет инсталлировать нужные шрифты для чтения только определенного документа. А если таких документов несколько сотен? Поэтому желательно воспользоваться этой программой для декодирования.

Скачать программу и плагин для Notepad ++ Shtirlitz (даю прямую ссылку, поскольку сайта уже давно нет)

Способ 3 (онлайн).

Кто не хочет использовать программу Shtirlitz или она не работает, может использовать следующие онлайн сервисы для перекодирования (отдельные сервисы имеют ограничения по объему текста).

Обратите внимание, что кодирование нашей тестовой книги windows-1252. Для нас нужна кодировка windows-1251. Поэтому переходим на сервис online-decoder.com.

Там можно видеть окно, где написано «Скопируйте сюда текст». Вставляем наш непонятный текст и нажимаем на кнопку «Подбор». Такой способ будет правильно использовать если вам неизвестна система кодирования. Декодер попытается подобрать ее автоматически. Если вы знаете исходное кодирование своей кракозябры, то можете смело нажимать кнопку «Точно», указав перед этим кодирование, напротив текста «Я знаю нужные кодировки».

Открыть сервис «online-decoder.com»

Второй сервис «artlebedev.ru». Есть два способа для декодирования: «Просто» и «Сложно». Первый вариант работает на автомате. Второй – дает возможность, при необходимости, указать исходное и конечное кодирование.

Открыть сервис «artlebedev.ru»

Третий онлайн сервис для декодирования текста «2cyr.com» имеет отличие от предыдущих в том, что позволяет выбирать язык. Кроме русского, доступен также и украинский язык интерфейса (и надеюсь, что кодирования также, просто не было возможности проверить).

Есть также два режима: автоматический и режим эксперта. Во втором можно указывать исходное и конечное кодирование. Рекомендуется автоматический режим. После того как вставили текст, напротив слов «Выберите кодировку :», нужно выбрать «Автоматически (рекомендуется)» и нажать на кнопку «Ок».

Открыть сервис «2cyr.com»

Все три сервиса отлично работали на моей тестовой книге в формате PDF с кракозябрами.

Способ 4 (с помощью макросов для Microsoft Office Word ).

Еще один вариант для программы Microsoft Office Word. Никаких шрифтов ставить не нужно. Создаем макрос со следующим кодом:

Код 1: «Перекодирование 1252 в 1251»

Sub Corr1252_1251()
Dim s$, i&, j&

  s = Selection
  For i = 1 To Len(s)

    j = AscW(Mid$(s, i, 1))
    If j < 256 Then

        Mid$(s, i, 1) = Chr(j)
‘       Debug.Print i & vbTab & Mid$(s, i, 1) & vbTab & j & vbTab & Chr(j)

    End If
  Next

  Selection.u») & Trim(Str(a1))

        ‘ Формирование запроса для поля Найти
        sRus = Array(«А», «Б», «В», «Г», «Д», «Е», «Ж», «З», «И», «Й», «К», «Л», «М», «Н», «О», _

        «П», «Р», «С», «Т», «У», «Ф», «Х», «Ц», «Ч», «Ш», «Щ», «Ъ», «Ы», «Ь», «Э», «Ю», «Я», _
        «а», «б», «в», «г», «д», «е», «ж», «з», «и», «й», «к», «л», «м», «н», «о», _

        «п», «р», «с», «т», «у», «ф», «х», «ц», «ч», «ш», «щ», «ъ», «ы», «ь», «э», «ю», «я»)
        ‘ Формирование массива кириллических букв для поля Заменить

        Selection.Find.ClearFormatting
        Selection.Find.Replacement.ClearFormatting

        With Selection.Find
            .Text = a

            .Replacement.Text = sRus(i — 192)
            .Forward = True

            .Wrap = wdFindContinue
            .MatchCase = True

        End With
        Selection.Find.Execute Replace:=wdReplaceAll

        ‘ Выполнение замены по тексту
    Next i

        ‘ Замена Ё и ё

    Selection.Find.ClearFormatting
    Selection.Find.Replacement.ClearFormatting

    With Selection.Find
        .Text = ChrW(168)

        .Replacement.Text = «Ё»
        .Forward = True

        .Wrap = wdFindContinue
    End With

    Selection.Find.Execute Replace:=wdReplaceAll
    Selection.Find.ClearFormatting

    Selection.Find.Replacement.ClearFormatting
    With Selection.Find

        .Text = ChrW(184)
        .Replacement.Text = «ё»

        .Forward = True
        .Wrap = wdFindContinue

    End With
    Selection.Find.Execute Replace:=wdReplaceAll

End Sub

Выделяем вставленный текст с иероглифами. Тогда запускаем макрос на выполнение и получаем нормальный текст, который можно спокойно редактировать, изменять шрифты и т.д.

Для добавления готового макроса в Word делаем следующее:

Открываем редактор и переходим в «Вид».

Там находим кнопку «Макросы» и нажимаем на нее.

Даем для макроса имя (любое, оно будет автоматически изменено при полном копировании кода выше).

Откроется окно в котором можно заметить название нашего макроса. При желании можете оставить свое имя. Но лучше, чтобы не было ошибок, полностью заменить весь код на готовый (код смотрите сверху).

Как видно, макрос начинается так:

Sub названиемакроса()
дальше идет код макроса

End Sub

Название макроса может любым, но не цифры и не должно быть пробелов. Может быть так: декодирование_кракозябр_с_ё. Но не может быть так: декодирование кракозябр с ё.

То есть, для нас нужно заменить для нашего созданного пустого макроса весь текст с кодом, который показан выше.

После того как заменили, нужно закрыть окно редактирования макросов (можно нажать на иконку сохранения, хотя изменения сохраняются автоматически). Далее выделяем наш иероглифический текст, открываем макросы, выбираем из списка (если их у вас несколько) нужный и нажимаем на кнопку «Выполнить».

Ваш текст должен стать читабельным.

Источник макросов для Microsoft Office Word: http://wordexpert.ru

Как ни крути, но это не полное решение ситуации. Поиск после данных действий в самом PDF документе работать не будет. Проблема остается. Кто может подсказать ее решение, просьба писать в комментариях.

Онлайн URL Кодер / Декодер

wtools.io

Инструменты

• Песочница
  • PHPpopular
• Вставить код
• Сниппеты
  • PHP
• Генераторы
  • Случайный
    • Кредитные карты
    • Пароль
    • Число
    • Список
    • Выбор
    • Буквы
    • UUID
    • IP
    • MAC
    • Даты
    • Цвет
  • Криптография
    • Хеш
    • HMAC hash
    • MD5
  • Безопасность
    • Htpasswd
    • CSR и Приватный Ключ
    • Chmod Калькулятор
    • Нарисуйте подпись
  • MySQL
    • База данных
      • Создать БД
      • Переименовать БД
      • Удалить БД
    • Таблица
      • Создать таблицуbeta
      • Копировать таблицу
      • Переименовать таблицу
      • Очистить таблицу
      • Удалить таблицу
  • HTML
    • Линк Билдер
    • Массовый Генератор Анкорных Ссылок
    • Google SERP симулятор
    • Генератор Мета Тегов
    • Twitter Card Генератор
    • Open Graph Генератор
  • JSON-LD Схема
    • FAQPage
    • BreadcrumbList
    • Website
    • Organization
  • Выбор Цвета
  • URLs Opener
  • QR Код
  • UTM Линк Билдер
  • ЧПУ генератор
• Проверки
  • Валидацияpopular
    • JSON
    • XML
    • CSS
    • YAML
    • Email
    • Номера Кредитных Карт
  • Безопасность
    • Google Malware
  • Калькуляторы
    • AdSense Калькулятор
  • HTTP
    • Хедеры
      • HTTP Хедеры
      • HTTP Статус Код
      • Gzip
      • Редиректы
    • Мета Теги
  • IP Инструменты
    • Мой IP
    • Местоположение IP
    • Хост в IP
    • IP в Хост
  • Домен
    • Проверка DNS
    • Whois
    • Имя Домена
    • Возраст Домена
    • Проверка Открытого Порта
  • Проверка Различий
  • RegEx Тестерpopular
  • Подсчет Слов
  • Мой User Agent
• Конвертеры
  • Минификаторы
    • HTML
    • JSON
    • XML
    • OPML
    • JavaScript
    • PHP
    • CSS
    • SQL
  • Форматировщики
    • HTML
    • JSON
    • XML
    • OPML
    • CSS
    • JavaScript
    • PHP
    • SQL
  • Обфускаторы
    • JavaScript
  • Код, Форматы
    • Тексты
      • Зачеркнутый текст
      • Изменить регистр
      • Перевернуть текст
      • Убрать Markdown
      • Markdown в HTML
    • JSON
      • JSON Экранирование/Разэкранирование
      • JSON в PHP массив
      • JSON в C#
      • JSON в XML
      • JSON в PHP Serialize
      • JSON в CSV
      • JSON в TSV
      • JSON в YAML
      • JSON в HTML
      • JSON в PDF

Распознавание лиц OpenCV — PyImageSearch

Щелкните здесь, чтобы загрузить исходный код этого сообщения

В этом руководстве вы узнаете, как использовать OpenCV для распознавания лиц. Чтобы создать нашу систему распознавания лиц, мы сначала выполним обнаружение лиц, извлечем вложения лиц из каждого лица с помощью глубокого обучения, обучим модель распознавания лиц на вложениях, а затем, наконец, распознаем лица как на изображениях, так и в видеопотоках с OpenCV.

Сегодняшнее руководство — это также особый подарок моей невесте Трише (которая теперь официально является моей женой). Наша свадьба была на выходных, и к тому времени, когда вы прочтете этот пост в блоге, мы будем в аэропорту, готовясь к посадке на наш рейс в медовый месяц.

Чтобы отпраздновать это событие и показать ей, как много для меня значит ее поддержка меня, блога PyImageSearch и сообщества PyImageSearch, я решил использовать OpenCV для распознавания лиц в наборе данных наших лиц.

Конечно, вы можете поменять местами свой собственный набор данных лиц! Все, что вам нужно сделать, это следовать моей структуре каталогов и вставлять собственные изображения лиц.

В качестве бонуса я также добавил, как маркировать «неизвестные» лица, которые нельзя классифицировать с достаточной степенью уверенности.

Чтобы узнать, как выполнять распознавание лиц OpenCV, просто продолжайте читать!

Распознавание лиц OpenCV

В сегодняшнем руководстве вы узнаете, как выполнять распознавание лиц с помощью библиотеки OpenCV.

Вам может быть интересно, чем этот учебник отличается от того, что я написал несколько месяцев назад по распознаванию лиц с помощью dlib?

Что ж, имейте в виду, что сообщение о распознавании лиц dlib опиралось на две важные внешние библиотеки:

1. длб (очевидно)
2. face_recognition (простой в использовании набор утилит для распознавания лиц, охватывающий dlib)

Хотя мы использовали OpenCV для для облегчения распознавания лиц , сам OpenCV не отвечал за идентификацию лиц.

В сегодняшнем руководстве мы узнаем, как мы можем применить глубокое обучение и OpenCV вместе (без каких-либо других библиотек, кроме scikit-learn) к:

1. Обнаружение лиц
2. Вычислить 128-мерные вложения граней для количественной оценки лица
3. Обучите машину опорных векторов (SVM) поверх вложений
4. Распознавать лица на изображениях и видеопотоках

Все эти задачи будут выполнены с помощью OpenCV, что позволит нам получить «чистый» конвейер распознавания лиц OpenCV.

Как работает распознавание лиц в OpenCV

Рисунок 1: Обзор конвейера распознавания лиц OpenCV. Ключевым шагом является экстрактор функций CNN, который генерирует 128-мерные вложения лиц. (источник)

Чтобы создать конвейер распознавания лиц OpenCV, мы будем применять глубокое обучение в два основных этапа:

1. Для применения обнаружения лица , который определяет присутствие и местоположение лица на изображении, но не идентифицирует его
2. Для извлечения 128-мерных векторов признаков (называемых «внедрениями»), которые количественно определяют каждого лица на изображении

Я уже обсуждал, как работает распознавание лиц OpenCV, поэтому обратитесь к нему, если вы раньше не обнаруживали лица.

Модель, отвечающая за фактическую количественную оценку каждого лица на изображении, взята из проекта OpenFace, реализация распознавания лиц с глубоким обучением на Python и Torch. Эта реализация взята из публикации Шроффа и др. CVPR 2015 г., FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering .

Обзор всей реализации FaceNet выходит за рамки этого руководства, но суть конвейера можно увидеть на рис. 1 выше.

Сначала мы вводим изображение или видеокадр в конвейер распознавания лиц. Учитывая входное изображение, мы применяем обнаружение лица, чтобы определить местоположение лица на изображении.

При желании мы можем вычислить лицевые ориентиры, что позволит нам предварительно обработать и выровнять лицо.

Выравнивание лица, как следует из названия, представляет собой процесс (1) определения геометрической структуры граней и (2) попытки получить каноническое выравнивание лица на основе перемещения, поворота и масштаба.

Хотя это и необязательно, выравнивание лиц было продемонстрировано для повышения точности распознавания лиц в некоторых конвейерах.

После того, как мы (необязательно) применили выравнивание и кадрирование лица, мы передаем входное лицо через нашу глубокую нейронную сеть:

Рисунок 2: Как модель распознавания лиц с глубоким обучением вычисляет встраивание лиц.

Модель глубокого обучения FaceNet вычисляет 128-мерное вложение, которое количественно определяет само лицо.

Но как сеть на самом деле вычисляет вложение лица?

Ответ кроется в самом тренировочном процессе, в том числе:

1. Входные данные в сеть
2. Функция потерь триплета

Для обучения модели распознавания лиц с глубоким обучением каждый входной пакет данных включает три изображения:

1. Анкер
2. Изображение позитивное
3. Негатив изображение

Якорь — это наше текущее лицо и имеет идентификационный номер A .

Второе изображение — это наше позитивное изображение — это изображение также содержит лицо человека A .

Негативное изображение, с другой стороны, не имеет того же идентификатора и может принадлежать человеку B , C или даже Y !

Дело в том, что привязка и позитивное изображение принадлежат одному и тому же человеку / лицу, в то время как негативное изображение не содержит одного и того же лица.

Нейронная сеть вычисляет 128-мерные вложения для каждой грани, а затем настраивает веса сети (с помощью функции потерь триплета) так, чтобы:

1. 128-дневные вложения якоря и позитивного изображения лежат ближе друг к другу
2. В то же время отодвигая вложения для негативного изображения отца

Таким образом, сеть может научиться количественно определять лица и возвращать высоконадежные и различающие вложения, подходящие для распознавания лиц.

И, кроме того, мы можем фактически повторно использовать модель OpenFace для наших собственных приложений без необходимости ее явного обучения!

Несмотря на то, что модель глубокого обучения, которую мы используем сегодня (очень вероятно), никогда не видела лиц, через которые мы собираемся пройти, модель все равно сможет вычислять вложения для каждого лица — в идеале, эти вложения лиц будет достаточно отличаться, чтобы мы могли обучать «стандартный» классификатор машинного обучения (SVM, SGD classifier, Random Forest и т. д.) поверх вложения лиц и, следовательно, получаем наш конвейер распознавания лиц OpenCV.

Если вам интересно узнать больше о деталях, связанных с потерей триплетов, и о том, как ее можно использовать для обучения модели встраивания лиц, обязательно обратитесь к моему предыдущему сообщению в блоге, а также к статье Schroff et al. публикация.

Наш набор данных распознавания лиц

Рисунок 3: Небольшой пример набора данных лиц для распознавания лиц с помощью OpenCV.

Набор данных, который мы используем сегодня, включает трех человек:

• Я
• Триша (моя жена)
• «Неизвестно», который используется для изображения лиц людей, которых мы не знаем и хотим обозначить как таковые (здесь я только что взял образцы лиц из фильма « Парк Юрского периода », который я использовал в предыдущем посте — вы можете вставить свои собственный «неизвестный» набор данных).

Как я уже упоминал во введении к сегодняшнему посту о распознавании лиц, я только что женился на выходных, так что этот пост — «подарок» моей новой жене?

Каждый класс содержит всего шесть изображений.

Если вы создаете собственный набор данных для распознавания лиц, в идеале я бы предложил иметь 10-20 изображений на человека, которого вы хотите распознать — обязательно обратитесь к «Недостатки, ограничения и способы повышения точности распознавания лиц». раздел этого сообщения в блоге для получения более подробной информации.

Структура проекта

После того, как вы загрузили zip из раздела «Загрузки» этого сообщения, распакуйте архив и перейдите в каталог.

Оттуда вы можете использовать команду tree , чтобы распечатать структуру каталогов в вашем терминале:

 $ дерево --dirsfirst
.
├── набор данных
│ ├── адриан [6 изображений]
│ ├── trisha [6 изображений]
│ └── неизвестно [6 изображений]
├── изображения
│ ├── adrian.jpg
│ ├── patrick_bateman.jpg
│ └── trisha_adrian.jpg
├── face_detection_model
│ ├── deploy.prototxt
│ └── res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel
├── выход
│ ├── embeddings.pickle
│ ├── le.pickle
│ └── распознаватель.пик
├── extract_embeddings.py
├── openface_nn4.small2.v1.t7
├── train_model.py
├── признать.py
└── признать_video.py

7 каталогов, 31 файл
 

В этом проекте немало движущихся частей — найдите время, чтобы внимательно прочитать этот раздел, чтобы ознакомиться со всеми файлами в сегодняшнем проекте.

У нашего проекта в корневой папке четыре каталога:

• dataset / : Содержит изображения лиц, организованные во вложенные папки по имени.
• изображений / : Содержит три тестовых изображения, которые мы будем использовать для проверки работы нашей модели.
• face_detection_model / : содержит предварительно обученную модель глубокого обучения Caffe, предоставляемую OpenCV для обнаружения лиц. Эта модель обнаруживает , а локализует лица на изображении.
• output / : Содержит мои выходные файлы рассола. Если вы работаете со своим собственным набором данных, вы также можете хранить здесь свои выходные файлы. Выходные файлы включают:
  • embeddings.pickle : сериализованный файл изображений лица. Вложения были вычислены для каждого лица в наборе данных и сохранены в этом файле.
  • le.pickle : Наш кодировщик этикеток. Содержит именные метки людей, которых наша модель может распознать.
  • распознаватель.pickle : Наша модель машины линейных опорных векторов (SVM). Это модель машинного обучения, а не модель глубокого обучения, и она отвечает за фактическое распознавание лиц .

Давайте суммируем пять файлов в корневом каталоге:

• extract_embeddings.py : Мы рассмотрим этот файл на этапе Шаг № 1 , который отвечает за использование экстрактора функций глубокого обучения для создания 128-мерного вектора, описывающего лицо.Все лица в нашем наборе данных будут переданы через нейронную сеть для создания встраиваемых изображений.
• openface_nn4.small2.v1.t7 : модель глубокого обучения Torch, которая создает 128-мерные вложения лиц. Мы будем использовать эту модель глубокого обучения в Шагах № 1, № 2 и № 3 , а также в разделе Bonus .
• train_model.py : Наша линейная модель SVM будет обучена с помощью этого сценария на шаге Шаг № 2 . Мы обнаружим лица , извлечем встраивания и подгоним нашу модель SVM к данным встраивания.
• ognize.py : на шаге 3 и распознаем лица на изображениях. Мы будем обнаруживать лица, извлекать вложений и запрашивать нашу модель SVM, чтобы определить , кто находится на изображении . Мы нарисуем рамки вокруг лиц и снабдим каждую рамку именем.
• identify_video.py : В нашем разделе Bonus описывается, как распознать, кто находится в кадре видеопотока, как , как мы это делали в шаге 3 для статических изображений.

Приступим к первому шагу!

Шаг №1: Извлечь вложения из набора данных лиц

Теперь, когда мы понимаем, как работает распознавание лиц, и изучили структуру нашего проекта, давайте приступим к созданию конвейера распознавания лиц OpenCV.

Откройте файл extract_embeddings.py и вставьте следующий код:

 # импортируем необходимые пакеты
из путей импорта imutils
импортировать numpy как np
import argparse
импорт imutils
импортный рассол
импорт cv2
импорт ОС

# создать парсер аргументов и проанализировать аргументы
ap = argparse.ArgumentParser ()
ap.add_argument ("- i", "--dataset", required = True,
help = "путь к входному каталогу лиц + изображений")
ap.add_argument ("- e", "--embeddings", required = True,
help = "путь для вывода сериализованных БД изображений лица")
ap.add_argument ("- d", "--detector", required = True,
help = "путь к детектору лиц глубокого обучения OpenCV")
ap.add_argument ("- m", "--embedding-model", required = True,
help = "путь к модели встраивания лиц глубокого обучения OpenCV")
ap.add_argument ("- c", "--confidence", type = float, по умолчанию = 0.5,
help = "минимальная вероятность отфильтровать слабые обнаружения")
args = vars (ap.parse_args ())
 

Мы импортируем необходимые пакеты по линиям 2-8 . Вам потребуется установить OpenCV и imutils . Чтобы установить OpenCV, просто следуйте одному из моих руководств (я рекомендую OpenCV 3.4.2, поэтому обязательно загрузите правильную версию, пока будете следовать инструкциям). Мой пакет imutils можно установить с помощью pip:

 $ pip install - обновить imutils
 

Затем мы обрабатываем аргументы командной строки:

• --dataset : путь к нашему входному набору данных изображений лиц.
• --embeddings : Путь к нашему выходному файлу вложений. Наш скрипт вычислит вложения лиц, которые мы сериализуем на диск.
• --detector : путь к детектору лиц с глубоким обучением OpenCV, основанному на Caffe, который используется для фактического локализации лиц на изображениях.
• --embedding-model : путь к модели встраивания Torch с глубоким обучением OpenCV. Эта модель позволит нам извлечь 128-мерный вектор вложения лица.
• --confidence : Дополнительный порог для фильтрации обнаружения лиц за неделю.

Теперь, когда мы импортировали наши пакеты и проанализировали аргументы командной строки, давайте загрузим детектор лиц и программу для внедрения с диска:

 # загрузить наш сериализованный детектор лиц с диска
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] загрузка детектора лиц ...")
protoPath = os.path.sep.join ([args ["детектор"], "deploy.prototxt"])
modelPath = os.path.sep.join ([args ["детектор"],
"res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"])
детектор = cv2.dnn.readNetFromCaffe (protoPath, modelPath)

# загружаем нашу сериализованную модель встраивания лица с диска
print ("[INFO] загрузка распознавателя лиц ...")
embedder = cv2.dnn.readNetFromTorch (args ["модель_встраивания"])
 

Здесь загружаем детектор лиц и эмбеддер:

• детектор : загружено через линии 26-29 . Мы используем детектор лиц DL на базе Caffe для локализации лиц на изображении.
• embedder : загружено на Line 33 .Эта модель основана на Torch и отвечает за извлечение лицевых вложений с помощью извлечения функций глубокого обучения.

Обратите внимание, что мы используем соответствующие функции cv2.dnn для загрузки двух отдельных моделей. Модуль dnn не был доступен до OpenCV 3.3, но я рекомендую вам использовать OpenCV 3.4.2 или выше для этого сообщения в блоге.

Двигаясь вперед, давайте возьмем наши пути к изображениям и выполним инициализацию:

 # захватываем пути к входным изображениям в нашем наборе данных
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] количественная оценка лиц... ")
imagePaths = list (paths.list_images (args ["набор данных"]))

# инициализируем наши списки извлеченных эмбеддингов лиц и
# соответствующих имен людей
knownEmbeddings = []
knownNames = []

# инициализируем общее количество обработанных лиц
всего = 0
 

Список imagePaths , построенный на Строке 37 , содержит путь к каждому изображению в наборе данных. Я сделал это легко с помощью моей функции imutils ,

Проектирование системы распознавания образов с линейным кодированием для дискретных образов

Система распознавания должна уметь выжить в шумной среде с учетом ограничений собственных ресурсов.В большинстве случаев, включая животных и машины, объем памяти ограничен, и сенсорные системы способны извлекать лишь часть информации о существующем объекте. Кроме того, сетевая система принятия решений может состоять из агента обнаружения в одном месте, базы данных во втором месте и агента действий в третьем месте. Агент действия нуждается в данных от датчика и базы данных для распознавания и последующих действий. При ограничении полосы пропускания для каналов связи агент действия должен выполнять распознавание на основе сжатых данных, которые могут быть потеряны, от агента обнаружения и базы данных.Вестовер [1] и Вестовер и О’Салливан [2] выводят внутренние и внешние границы достижимой области скорости систем распознавания, используя теоретико-информационные аргументы. Хотя эти результаты углубляют наше фундаментальное понимание систем распознавания, они не обеспечивают практического проектирования системы распознавания. В [3] предлагается конструкция системы распознавания с использованием матриц контроля четности с низкой плотностью (LDPC) для независимых и одинаково распределенных (i.i.d.) двоичных образов в условиях шума Бернулли.Тем не менее, в целом существует несколько рекомендаций по проектированию систем распознавания с учетом различных предположений о шумах и образцах. Требуются более общие результаты теории кодирования.

В этой статье мы устанавливаем результаты теории кодирования для проектирования систем распознавания дискретных образов. Мы показываем, что хороший линейный код всегда приводит к хорошей конструкции системы распознавания. Преимущества использования линейных кодов заключаются в низкой сложности кодирования; есть много результатов по линейным кодам для различных типов распределения шума; многие линейные коды имеют алгоритмы декодирования невысокой сложности, что позволяет разрабатывать быстрые алгоритмы распознавания.Связи, установленные в этой статье, позволяют принести успешные результаты от проектирования линейного кода до проектирования систем распознавания. При некоторых условиях мы показываем, что линейное кодирование может превзойти inne

OCR Text Recognition | Продукты

Automotive

Идентификационные номера автомобилей (VIN) можно сканировать с помощью знакомого интеллектуального устройства на высокой скорости и даже с поврежденными или плохо освещенными кодами VIN в широком диапазоне расстояний и углов.

Узнать больше

Healthcare

Фармацевтические продукты, данные которых не закодированы в штрих-коде, например коды LOT или REF, сканируются с помощью OCR (оптического распознавания символов).Там, где есть штрих-код и текст, программное обеспечение Scandit обрабатывает и то, и другое одновременно.

Подробнее

Post, Parcel & Express

Если этикетка на посылке или пакете настолько повреждена при транспортировке, что штрих-код невозможно сканировать, программное обеспечение OCR (оптическое распознавание символов) может вместо этого прочитать сопроводительный текст. Программное обеспечение OCR интегрировано с SDK сканера штрих-кода для одновременного сканирования штрих-кодов и текста. Наше программное обеспечение сканирует несколько строк текста на многих этикетках за одно сканирование со смарт-устройства.

Узнать больше

Банковское дело

Сотрудники банка, используя знакомые интеллектуальные устройства, оснащенные программным обеспечением Scandit OCR, могут быстро сканировать любой буквенно-цифровой текст, такой как международные номера банковских счетов (IBAN) или номера документов / форм, в рабочие процессы. Клиенты мобильного банкинга могут использовать OCR для сканирования деталей платежа в мобильное приложение, избегая подверженного ошибкам ручного ввода важных чисел.

Узнать больше

Air Travel

Сотрудники авиакомпаний и аэропортов могут быстро сканировать машиночитаемые паспорта и идентификационные карты с помощью интеллектуального устройства, оснащенного программным обеспечением Scandit OCR.Например, сотрудники, обслуживающие пассажиров у выхода на посадку, не должны быть привязаны к дорогостоящим подиумам, а вместо этого могут использовать простые смартфоны или планшеты. А авиакомпании могут предложить пассажирам возможность сканировать собственные паспорта дома во время онлайн-регистрации.

Узнать больше

Розничная торговля

Как и в любой цепочке поставок, этикетки на упаковке в розничной торговле повреждаются при транспортировке, поэтому использование программного обеспечения OCR (оптическое распознавание символов) для чтения сопроводительного текста вместо штрих-кодов может предотвратить дорогостоящие задержки доставки и отслеживания.