Ich bin gerade bissl am Brainstormen, aber hab noch keine Lösung.
Ich hab ein Bild: Beispiel/Ausschitt siehe Anhang
Es wurden 2 unterschiedliche Texte auf die selbe Stelle gedruckt.
Einmal eine Seriennummer, einmal ein Stempel.
Ich möchte gerne die 2 Text lesen/trennen können.
Im Beispiel steht im Hintergrund "arzt".
Im Vordergrund vermutlich eine "7A".
Ich habe gerade es schon mit GIMP und Farb-Funktionen versucht,
Histogramm, Zerlegen je nach Farbe usw. aber hab noch keine Lösung
gefunden.
Beide Text sind schwarz, einmal gedruckt, einmal gestempel,
aber ich kann z.B. mit Ansehen nur der roten Farbe nicht den
einen einen oder den anderen Text unterscheiden. Ich mit anderen Farben
nicht.
Ich kann auch versuchen, das Bild anders zu fotografieren,
z.B. mit Graustufen, oder ganz schwarz/weiß, wenn dies Verbesserung
bringt.
Ich hab es auch schon mit Spiegel der Schrift versucht.
Oder Durchlicht. Keine Verbesserung.
Es ist nur eine selbstgestellte Denksportaufgabe.
Es würde mir auch reichen, den Weg händisch durchzuführen.
ich weiß, das ist hier das falsche Board, um so neumodisches Zeug
vorzuschlagen.
Aber die besten Ergebnisse wirst du mit Neuronalen Netzen bekommen.
Das Ganze wird aber ziemlich aufwändig, da du einen Datensatz von
tausenden Bildern brauchst, in dem die Schrift händisch getrennt wurde.
Vielleicht kann man aber ganz brauchbar was synthetisches generieren.
Kommt auf einen Versuch an.
Interessante Aufgabe...
Aber da hier zwei Arten der Beschriftung vorliegen, sollte das lösbar
sein.
Ich schaue gern Medical Detectives und solche Sachen, da wird sowas ab
und zu behandelt.
Und zwar wird hier sehr starkes Licht in verschiedenen Farben, von IR
bis hin zu UV verwendet, von hinten und von vorne bestrahlt.
Verschiedene Schreib- oder Druckfarben haben verschiedene
Zusammensetzungen und reagieren deshalb unterschiedlich, Fluoreszenz
usw., da könnten dann je nach Wellenlänge die Beschriftungen
unterschiedlich hervortreten/leuchten.
Wenn (nur) eine Beschriftungsart sichtbare Eindrücke im Schriftträger
hinterlassen hat, könnte man auch mit verschiedenen Beleuchtungswinkeln
arbeiten (Schattenwurf), oder elektrostatischen Verfahren mit feinem
Pulver verwenden.
2ct schrieb:> Ich schaue gern Medical Detectives [...]
Da schau her. Noch ein Fan.
> Und zwar wird hier sehr starkes Licht in verschiedenen> Farben, von IR bis hin zu UV verwendet, von hinten und> von vorne bestrahlt.
--> "Videospektralkomparator".
A. S. schrieb:> Aber die besten Ergebnisse wirst du mit Neuronalen Netzen bekommen.
Die Richtung stimmt schon. Aber ich denke, die Intelligenz der Maschinen
wird gegenüber der menschlichen Intelligenz noch etwas überschätzt.
Im Prinzip muß man alle Möglichkeiten der Überlagerungen erkennen und
entsprechend zuordnen. Für den Menschen relativ einfach .....
Viel Spaß beim programmieren.
Henri schrieb:> Ich kann auch versuchen, das Bild anders zu fotografieren,> z.B. mit Graustufen, oder ganz schwarz/weiß, wenn dies Verbesserung> bringt.
Du könntest versuchen, ob es bei schräger Beleuchtung mit einem Blitz
oder einer Lampe besser wird, sofern die Drucker- und die Stempeltinte
unterschiedliche Reflexionseigenschaften haben, z.B. wenn die eine etwas
stärker glänzt als die andere.
Andreas B. schrieb:> A. S. schrieb:>> Aber die besten Ergebnisse wirst du mit Neuronalen Netzen bekommen.>> Die Richtung stimmt schon. Aber ich denke, die Intelligenz der Maschinen> wird gegenüber der menschlichen Intelligenz noch etwas überschätzt.
Es gibt durchaus Aufgaben in der Mustererkennung, die ein neuronales
Netz besser kann als ein Mensch. Deshalb werden DNNs auch z.B. in der
medizinischen Diagnostik eingesetzt, um auf Röntgen-Aufnahmen
Auffälligkeiten zu entdecken, die man als Mensch selbst mit geschultem
Auge leicht übersehen kann.
Ich kann mir sehr gut vorstellen, dass auch das hier in diese Kategorie
fällt.
Henri schrieb:> Es wurden 2 unterschiedliche Texte auf die selbe Stelle gedruckt.> Einmal eine Seriennummer, einmal ein Stempel.
"ein" Stempel, oder "der" Stempel?
Wenn das immer derselbe ist, wird kann man die Aufgabe mit ganz
klassischen Bild/Muster-Erkennungs-Algorithmen angehen, ohne KI.
Henri schrieb:> Es ist nur eine selbstgestellte Denksportaufgabe.
Dann lös' sie auch selber.
Das ist eine prinzipiell unlösbare Aufgabe. Nicht vorhandene Information
kann nicht aus dem Nichts geschöpft werden.
Im konkreten Fall ginge aber natürlich durchaus etwas, denn die
Information ist teilweise ja durchaus noch vorhanden. Aus dieser
Teilinformation lassen sich ggf. Rückschlüsse auf die Gesamtinformation
ziehen. Mit gewissen Wahrscheinlichkeiten...
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