Bild/Text zerlegen?

Henri Gast #6700803
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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.
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A. S. #6700878
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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.
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2ct Gast #6700905
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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.
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Andreas B. #6701653
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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.
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Rolf M. #6701725
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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.
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c-hater Gast #6703152
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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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