本文主要是介绍Datawhale 零基础入门CV-Task01.赛题理解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
赛题名称：零基础入门CV之街道字符识别
赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界
赛题任务：赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求预测街道字符编码，是一个典型的字符识别问题
前提准备：导入所需要的包
import os, sys, glob, shutil, json
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image
import numpy as npfrom tqdm import tqdm, tqdm_notebookimport torch
torch.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = False
torch.backends.cudnn.benchmark = Trueimport torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data.dataset import Dataset
学习目标
1.理解赛题背景和赛题数据
2.理解赛题的解题思路
赛题数据
- 赛题以街道字符为赛题数据，数据来自收集的
SVHN街道字符
数据标签
- 对于训练数据每张照片将给出对于的编码标签，和具体的字符框的位置，可用于模型训练：
- 字符的坐标具体如下所示：
- 在比赛数据中，同一张图片中可能包括一个或者多个字符，因此在比赛数据的
JSON标注中，会有两个字符的边框信息
评测指标
- 选手提交结果与实际图片的编码进行对比，以编码整体识别准确率为评价标准。任何一个字符错误都为错误，最终评测指标结果越大越好，具体计算公式为
<center>Score = 编码识别正确的数量/测试集图片数量 </center>
读取数据
JSON中标签的读取方式：
import json
train_json = json.load(open(r"D:\input\mchar_train.json"))# 数据标注处理
def parse_json(d):arr = np.array([d['top'], d['height'], d['left'], d['width'], d['label']])#保存数据标签arr = arr.astype(int)return arrimg = cv2.imread(r"D:\input\mchar_train\mchar_train\000000.png")
arr = parse_json(train_json["000000.png"])plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, 1)
plt.imshow(img)
plt.xticks([]); plt.yticks([])for idx in range(arr.shape[1]):plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, idx+2)plt.imshow(img[arr[0, idx]:arr[0, idx]+arr[1, idx],arr[2, idx]:arr[2, idx]+arr[3, idx]])plt.title(arr[4, idx])plt.xticks([]); plt.yticks([])
- 读取数据测试
解题思路
- 赛题思路分析：赛题本质是分类问题，需要对图片的字符进行识别。但赛题给定的数据图片中不同图片中包含字符数量不等，有的图片的字符个数为2，有的图片字符个数为3，有的图片字符个数为4
简单入门思路：定长字符识别
- 可以将赛题抽象为一个定长字符识别问题，在赛题数据集中大部分图像中字符个数为2-4个，最多的字符个数为6个。因此可以对于所有的图像都抽象为6个字符的识别问题，字符23填充为
23XXX，字符231填充为231XXX
- 经过填充之后，原始的赛题可以简化为6个字符的分类问题。在每个字符的分类中会进行11个类别(数字0-10，10表示填充字符)的分类，假如分类为填充字符，则表明该字符为空
专业字符识别思路：不定长字符识别
- 在字符识别研究中，有特定的方法来解决此种不定长的字符识别问题，比较典型的有
CRNN字符识别模型，本次赛题中给定的图像数据都比较规整，可以视为一个单词或者一个句子
专业分类思路：检测再识别
- 首先将字符的位置进行识别，利用物体检测的思路完成
- 此种思路需要参赛选手构建字符检测模型、对测试集中的字符进行识别，可以参考物体检测模型
SSD或者YOLO来完成
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