CC BY
0УДК 004
PYTHON ОРТАСЫНДА СУРЕТТЕН ТЕКСТ1 Б0Л1П АЛУ ЖYЙЕСIН ЭЗ1РЛЕУ
УЙПАЛАКОВА ДИНАРА МУКАНОВНА
Сеньор-лектор кафедры Информационные системы, Алматинский технологическим
университ, Алматы, ^азакстан
Т0ЛЕУШОВА АЙН¥Р Т0ЛЕНДЩЫЗЫ
Сеньор-лектор кафедры Информационные системы, Алматинский технологическии
университ, Алматы, ^азакстан
АДИЛЬБЕКОВА АЙЖАН ЖАРЫЛКАСЫНОВНА
ассистент кафедры Информационные системы, Алматинский технологическии
университ, Алматы, ^азакстан
Аннотация: К,аз1рг1 элемде технология жылдам царцынмен дамып келеЫ. Б1р1нш1 буын компьютерлерг мен цазгргг компьютерлер арасындагы вммдшк айырмашылыгыныц цаншалыцты Yлкен екетн квруге болады. Компьютерлердщ вн1мдЫ1г1ндег1 прогресс жэне ацпарат тасымалдаушыларыныц квлемтщ улзаюы компьютерлердщ квмеггмен сандыц мэлгметтердг вцдеуге байланысты есептердщ кец класын шешуге мYмкiндiк берд1
КШттЫ свздер: Python, Компьютерлт квру, бейнелердi тану, бинаризация, сегменттеу, OpenCV, Ацылды камера, кескiндердi тану, Tesseract ктапханасын.
Техникалык керу акпараттык технологиялардагы мацызды багытка айналуда жэне суреттерден мэтiндi белектеу жуйелерш эзiрлеу езект мэселе болып табылады. Бул процесс кужаттарды ецдеу, жумыс процестерiн автоматтандыру жэне суреттердеп мэтiндi тану дэлдiгiн жаксарту сиякты эртYрлi салаларда пайдалы болуы мумкш. Бул макалада бiз Python багдарламалау тiлi мен компьютерлiк керу ютапханаларын колдана отырып, суреттерден мэтiндi тацдау жYЙесiн дамытуды карастырамыз.
Кернекi деректер келемi Yнемi есiп келе жаткан казiргi элемде суреттердегi мэтiндi автоматты тYрде белектеу жэне тану жYЙелерiн эзiрлеу барган сайын езектi мэселеге айналуда. Техникалык керу жэне компьютерлш керу визуалды акпаратты ецдеудщ инновациялык шешiмдерiн жасауга мYмкiндiк бередi. Бул жобада бiз Python багдарламалау тшн жэне компьютерлiк керу Yшiн заманауи ютапханаларды колдана отырып, кескiннен мэтiндi тацдау жYЙесiн жасауга кецш аударамыз.
Заманауи технологиялык прогресспен суреттi тану жYЙелерi колданылады. Бул кYнделiктi тапсырмалардыц кептеген шешiмдерiн жылдамдатуга, механикаландыруга жэне жещлдетуге кемектеседi. Еылыми салада бул технологиялар дэлiрек мэлiметтер алуга мYмкiндiк бередi, бул ез кезегiнде жаца зерттеулерге мYмкiндiктер ашады.
^азiр компьютерлш керудщ дамуында бiрнеше тенденциялар бар:
1) Терец окытудыц нейрондык желшерш куру;
2) Бул технологияны робототехникада колдану;
3) Метагаламдардыц дамуы жэне жасалуы; Экiнiшке орай, казiргi жагдайда кейбiр мэселелердiц шешiмi табылган жок (жылдам козгалатын объектiлердi тану, тольщтырылган шындык жYЙелерi жэне т.б.)
Бейнеш тану Yшiн эртYрлi эдiстердi колдануга болатын салалардыц бiрi - фотосуреттердi ецдеу. Сондыктан фото ецдеу процестерш автоматтандыру галымдардыц назарын аударады. ^^^i тану эдiстерi эртYрлi колданбалы салаларда колданылады:
1) Биологиялык объектiлердiц микробейнелерш интерпретациялау: эритроциттер, лейкоциттер, тромбоциттер, хромосомалар жэне сол сияктылар;
2) саусак i3i бойынша жеке сэйкестендiру;
3) аэрофотосуреттердi тек азаматты; емес, сонымен катар мемлекеттiк максатта евдеу мYмкiндiгi.
Мэтiндерi тану жYЙелерi, суреттердi тануга негiзделген жYЙелердi жаппай дамыту жэне пайдалану болып табылады. Соцгы кездерi негiзгi акпарат Ke3i ретшде машиналы; керудi пайдаланатын жYЙелерге кеп кещл бeлiнуде, бул суреттердi евдеу мен тану алгоритмдерше кажеттшктщ туындауына экеледi.
Осыган карамастан, бейнелердi тану мшдет элi кYнге дейiн толы; келемде шешшмеген. Алайда белгiлi бiр шектеулер шецбершде оны шешуге жакындауга мYмкiндiк беретiн эдiстер бар.
Компьютерлш керу (машиналы; керу) - санды; тYPде бейнелердi окуды, оларды eвдеудi жэне нэтиженi тэжiрибе жYзiнде колдануга жарамды нысанды камтамасыз ететiн накты уакыт аукымындагы багдарламалык-техникалы; куралдарыныц жиынтыгы. Компьютерлiк кeрудi зерттеу гылыми жасанды интеллект жэне онымен байланысты накты объектшердщ бейнелерiн оку технологиялары, оларды евдеу жэне колданбалы есептердi автоматты тYрде шешу Yшiн алынган деректердi пайдалану саласындагы багыт болып табылады.
Техникалы; (машиналык) керу-бул компьютерлiк кeрудi eнеркэсiп пен eндiрiс Yшiн колдану. Компьютерлiк керу компьютерлерге керуге мYмкiндiк беретiн эдютердщ жалпы жиынтыгы болганымен, инженерлiк багыт ретiнде техникалы; керудщ кызыгушылы; саласы санды; енгiзу/шыFару курылгылары жэне eндiрiстiк жабдыкты баскаруга арналган компьютерлiк желiлер.
Техникалы; керу жYЙелерi кубырдагы объектiлердi санау, сериялы; нeмiрлердi оку немесе беткi акауларды iздеу сиякты жогары мамандандырылган тапсырмаларды орындауга багдарламаланган. Техникалы; кeрiнiске негiзделген визуалды инспекция жYЙесшщ артыкшылыгы-айналымныц жогарылауымен жогары жумыс жылдамдыгы, 24 сагатты; жумыс мYмкiндiгi жэне кайталанатын елшеу дэлдш. Техникалы; керу eнеркэсiптiк пайдалану Yшiн компьютерлiк кeрудi колдану процесi болганымен, жш колданылатын аппаратты; жэне багдарламалы; жасактама компоненттерiн тiзiмдеу пайдалы. Керу жYЙесшщ типтiк шешiмi келесi бiрнеше компоненттердi камтиды:
Бiр немесе бiрнеше санды; немесе аналогты; камералар (ак-кара немесе тYрлi-тYCтi) кескiндер Yшiн колайлы.
Эвдеуге арналган кескiн жасауга арналган Интерфейс. Аналогты; камералар Yшiн бул кескiндi цифрландырушы. Бул интерфейс белек курылгы болган кезде оны "кескш тYсiру курылгысы"деп атайды.
Процессор (кеп ядролы процессоры бар заманауи компьютер немесе юрш^ршген процессор, мысалы — CPU).
Багдарламалы; жасактаманьщ жеке косымшаларын жасауга арналган куралдарды усынатын техникалык керу багдарламалык жасактамасы.
Алынган нэтижелер туралы есеп беру Yшiн юрю/шыгыс жабдыктары немесе байланыс арналары. "Акылды" камера: жогарыда аталган барлы; элементтердi камтитын бiр курылгы. ^ажетл керу eрiсiн кескiн жасаушыга багыттайтын линзалар. Арнайы жары; кeздерi (жарыкдиодты шамдар, флуоресценттi жэне галогендiк шамдар жэне т.б.). Кескiндi евдеуге жэне тшсп касиеттердi аныктауга арналган багдарламалы; жасактаманыц арнайы косымшалары. Кескiндi тYсiру жэне евдеу Yшiн аныктау бeлiктерiн синхрондауга арналган сенсор (кeбiнесе оптикалы; немесе магнитлк сенсор).
Эвдеу эдiстерi
Коммерциялы; техникалы; керу багдарламалы; пакеттерi жэне ашы; бастапкы багдарламалы; пакеттер эдетте кескiндi евдеудщ бiркатар эдiстерiн камтиды мысалы: Пиксель есептепшг ашы; немесе карацгы пиксельдердщ санын есептейдi. Бинаризация: сур
тусп кескiндi екшк (ак жэне кара пиксельдер) етш тYрлендiредi. Сегменттеу: бeлшектердi табу немесе санау Yшiн колданылады.
Yлгiнi сенiмдi тану: бурылуы мYмкiн нысан Yлгiсiн iздеу, iшнара баска нысан жасырады немесе eлшемi бойынша ерекшеленедь
Кескiндертi тану Yшiн Python багдарламасын пайдаландым.
Python ортасында суреттен текст! белш алу жYЙесiн эзiрлеу Yшiн суреттерден мэтiндi тануга жэне шыгаруга арналган багдарлама кодын дайындап, уксас бейнелердi Tesseract кiтапханасын колдана отырып накты мэтiндерге тYзетулер енгiзуге жэне де мэтiндi тануга болады.
Ец алдымен бiз reader класыныц объектюш курып аламыз, бул жерде reader класынын мiндеттi касиеттерi узак тiзiммен берiлгендiгiн бул бiздiц тану Yшiн кажет тшдердщ тiзiмi, мысалы, бiз redalt айнымалысын жасаймыз жэне окырманымызда read мэтiнi эдiсiн шакырамыз, осы эдют не кабылдайтынын жэне бiрiншi жэне мiндеттi параметр кескiнге дешнп жол нэтиженi кайтарамыз пайдаланушыдан файлга жол сураймыз оны бiздiн функциямызга жiберемiз
Бейнен1 айырып тану (Распознавание образов; artificial perceptions) белгiлердi айырып тану процесiнде алынатын немесе алдын ала берiлген жиынтык бойынша кейбiр берiлген топтан объектiлердi топтастыру немесе уксастырудыц эр тYрлi тeсiлдерiнiц жиынтыгы
EasyOCR Ктапханасы
* EasyOCR-Tesseract ютапханасына кескiндерден мэтiндi жогары дэлдiкпен жэне кеп ■r^i бумамен тануга балады
* EasyOCR 80-нен астам тiлдi колдайды
* EasyOCR бiрнеше ауыр тэуелдiлiкке ие, орнату кезiнде ^туге тура келед1
Mamwöi тану функциясы
* Бiр параметрдi кабылдайтын text_recognize(path) функциясын колданатын - файлга жолды кeрсетедi;
* Тану кезiнде колданылатын тiлдердi кeрсететiн reader класыныц нысанын жасауды колдайды;
* Readtext() эдiсiн reader нысанына шакырып, оган кескiнге жол беруге мYмкiндiк тудырады;
* Readtext () эдiсi тiзiмдi кайтарады, мунда эр элемент мэтшдеп эр элемент Yшiн шектеу корабынан, тану нэтижелерiнен жэне дэлдштен турады.
Тестшеу кезтде
* Телефон нeмiрi бар суреrтегi функцияныц жумысын тексеруге;
* Агылшын тшшде тестiлеу Yшiн тiлдер тiзiмiне агылшын моделiн косуга;
* Функцияныц жумысын ею тiлде афоризммен суретте тексеруге;
* Мэтiндi тану нэтижелерiн шектеуаз жэне дэлдiксiз алу Yшiн readtext () эдiсiне detail=0 параметрiн косуга болады.
Файлга:
* Нэтижелердi Файлга жазу мYмкiндiгiн косуга
* Файл атауы параметрiн жазу Yшiн файл атауын кeрсететiн text_recognize () функциясына косуга;
* Тiзiмнiц эр элементш файлга жазып, жолды тасымалдауды косуга;
* Нэтижелер ^р^т^ен атпен мэтшдш файлга жазуга болады.
Pip install opencv-python пакетiнiц жYктелуi
j C;\rtWdcws\sy*emS2\cnidee
: \j««rs\Jf«r>python
ytnon 3.8.Э <tags/v3.s.a:fa9i9fa, Oct 14 2019, I9:37:se> [msc v.1916 m bit (АП0в4)] an Win32 ype "help", "copyright":, "credits" or ■license' for more information.
er>pip install ofwncv-pythoa opencv-pjrthon
ng opentv_python-4.6.1,7Ü-cp37-ab£3-uin_jnd64. wli 1.iwkadat а <2fl kB) пиару>-1.17.в (from opener-python) ng mivr-3-24.*-cp3»-cp»-Hin_wcl64.Hhl.iNt94at» (5,6 fcB) ope-ncv_python-4.a.l.?8-tp37-iM3-Mln_a>k164.i.fil (33.1 ИВ)
: VJwrs\Ui«r> python.«хе -■ pip install --upgrad« pip
equireinent already satisfied: pip In cAusers\user\appdata\localVprograes\python\ ullecting pip
[toMfllotdlng pip-23.3.2-py3-no<i«-iny.uni.ietidata (3.S kB) (■unloading pip-23,3.2-py3-none-any,Mhl <2.1 не)
::\Users\llser>pip install easyccr Ullerting easyocr
tamioadini easyocr-lJ.l-py]-ine-gqp.Nhl.Kta№ (11J Ullerting torch (fix* easyccr)
Domlaading to>xh- 2.1.2- cp38 - срй-иin aadИ.util.e-tadata (26 kB) lolled in g torch>lsioi>4.S (free easyocr)
fcmloading torchvhion-9.16.2-cp8-cp38-MnjBiM.ifil.aetadata {6.6 IS) Ullerting apencv-pythofi-headless (frcn easyocr)
Cuanlaaiing cpercvjyt lioii_headless-4.8.1.78-cp37-abä3-*м_ав1б4.util.aetadata (2» kB) Ullerting scipy (fixe easyccr)
tovnloading scipy-I.lfl.l-cp38-cp38-biin_aed64.idil (42.2 MB)
.......................-................»2.2/42.2 К 4.2 m/s eta 8:»:ве
squireaent already satisfied: пияру in c:\users\use-r\appdata\lccal\pr^raas\pytЬоfi\pytl sqjireient already satisfied: Pille« in c: \u5er5\iKerVappdaM\iocal\progr,aK\pythiw\py Ullerting scilüt-iiiage (free easyocr)
QMfiloading scikit_iKge-B.21.e-cp3S-cp38-Min_aMä&l.iiil.Kta(jata (14 kB) Ullerting python-bidi (fro* easy«г)
Cfcunlaading pytto"i_bidi-M.2-p/2.py3-none-any.irf-I (38 kS| Ullerting PyYML (free easyncr)
Dmnloading Py*ML-6.e.l-cp3S-cp38-Mi<i_aad64.iiU.eetaJata (2.1 kB) Ullerting Siapelj" (fra easyotr)
Dwnlaading stepsly-i. 9.2-cp38-cpS-¥in_aad6fl.i*l.Ktadata {2.2 kB) Ullerting рус lipper (fr« easyccr)
tomioading pyciiwer-l.].e.postS-cp38-cp3S-idii_aajM.ulil.ietailata (9.2 №) Sllecting ninja (free easyccr)
Ownioading ninja-l.il.l.l-py2.py3-rone-uin_aBi64.iiil.Htadata (S.4 kB) Ullerting requests (froa tcrcfivisicnMi.5->easyccr)
1-сурет. Pip install easyocr пакетшщ жYктелуi
2-сурет
3-сурет 4-сурет
Импорт командасынын кoмeгiмeн объeктiлeрдi тану
Q C:\Usi File Edit srs\User\Desktop\13.ру - Sublime Text (UNREGISTERED) Selection Find View Goto Tools Project Preferences Help □ X
► 12.py 13.ру x H + ▼
1 2 Import easyocr ■— I
4 def text recognition(file_path):
5 reader = easyocr.Reader(["ru", "en"])
e result = reader.readtext(file_path, detail=0, paragraph=7rue)l
7 9 return result
1Э 11 def main():
12 file_path = input("Enter a file path: ")
13 print(text_recognition(file_path=file_path))
14
15
16 if name ==" main ":
17 main()
5-сурет
5-суреттеп, ягни 13.ру библиотекасын цолдана отырып ж^мысымызды бастаймыз.
С: \User s\LPserVDesktop>python 13.ру
Microsoft Visual С++ Redistributable is not installed, this щ lead to the DLL load failure.
It can be downloaded at https://aka.ns/vs/16/release/ve nedist.x64.exe Enter a file path: 22.png
Neither CUM nor MPS are available * defaulting to CPU, Note: This module is much faster irith a GPU. ['ИЩИ')
Т/ 11 AAA 01
6 - сурет 7-сурет.
Алдымен машина HOMepi мен сериясына тест журпзш 13.py кггапханасыныц осы мэселеш цалай шeшeтiнiн кopeйiк. Тапсырмада 6i3 орыс жэне агылшын тiлiндe модeлiн тiзiмдe кopсeткeнiмiздi атап откен жон. Барльщ модельдер 0 ден 9 га дешнп сандарды цолдайды жэне эр тYpлi мэлiмeттepдe оцытылады сэйкесшше тану дэлдт эр тYpлi болуы мумкш терминалга маффин сцeнаpийiн iскe цосцанда ештеце шыцпады иэ 6i3 функциянын нэтижeсiн басып шыгаруды ^мытып кетпк сцeнаpидi цайтадан iскe цосамыз жэне аламыз мэтiндeгi эpбip элемент Yшiн бipiншi орында шектеу жацтауы бар коpтeжi бар тiзiм ягни
бершген элементтщ кай жерде екенiн бiлдiредi суреттегi координаттарды бiле отырып бiз мысалы екiншi орында кескiнге кажетп орындарды белiп алу аркылы нэтижеш кiтапханаларды колданып тани алды, ендi дэлдiк агылшын тiлiнiц моделiн беруге тырысайык сценарийдi iске косамыз жэне бул жолы бiз баска дэлдшке кол жеткiземiз бiрак элi де дурыс нэтиже Yшiн жэне де дэл суретп тану Yшiн элементтердi тану дэлдiгi модельдерде болуы мYмкiн бiз read text эдiсiне detail параметрш косамыз мэнi бiрдей дефолт бойынша нелге тен оныц бiрлiгi бар сценарийдi iске косамыз жэне тек немiрдi жэне сериясын таныгандыгына кез жеткiземiз. Бiздiц код жумыс iстеп тур, ендi мэтiндi танып керейiк Мен афоризммен 6-суретте керсетшген суреттi жYктедiм. ЖYктелген суреттегi мэтiндi жэне сандарды тануга тырысайык сценарийдi iске косамыз. Файлга, 7-сурет адресш 22. png деп ецгiземiз, 7-суреттепдей нэтиженi аламыз.
Егер бiздiц кескiнiмiзде бiрнеше тiл болса бiз тiзiмге тагы бiр модельдi косуымыз керек сценарийдi iске косуга тырысамыз бiз бэрiмiз орыс жэне агылшын тшдершдеп танылган сездердiц тiзiмiн беремiз. Олардыц арасында дефолт параграфы бар жалаушасын колдануга болады. Бул жолды жаксы койылган жэне эдiстер мен класстардыц сипаттамасын караудыц тиiмдi нускасы деп айтуымызга болады. Сондыктан жалаушасы бар batch says бiздiц кодты тезiрек орындайды бiрак жадтта кебiрек орын алады.
Бiз символдар жиынтыгын тану Yшiн объектiлерiмiздi бере отырып сценарийiмiздi тек мэтiндегi накты орындарды iздеуге команда гана бере аламыз жэне нэтижеге байланысты багдарламаныц логикасын куру накты мэселелердi шешуге ете пайдалы. КiтапханадаFы пайдалы сiлтемелер мен сондай ак бейненiц сипаттамасында калдыратын параграфтыц мэнiн true деп жаза отырып, сценарийдi iске костык.
3686 ah
3686 ah «
8-сурет.
C:\Users\User\Desktopipytlioii 13,py
Microsoft Visual Ch Redistributable is not installed, this nay lead to the DLL load failure.
It can be downloaded at https://aks.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe Enter a file path: 66.jpeg
Neither CJDA nor HPS are available ■ defaulting to CPU. Note: Ihis module is much faster with a £ ['78', 'PI', '3686 AH', '43', 'f>j', '»3', '§>$', "36E6 AH", '43', '78', 'ItMaB', 'li
9-сурет.
ЗОНА ТАМОЖЕННОГО КОНТРОЛЯ
CUSTOMS CONTROL ZONE
10-сурет.
feto (I и It! n mill! ■ ftlij M, to: lis m№ is ill Ш й i F!
J'l ill1, W, 'il Ml I', t, 'talk ä, '1 И®1, Щ feto', Ш \ V, Щ M, '|i'
T, Iii;', 'l/VHl
11-сурет
ТОЛ fc> ко юкоистви
ЗАБЕЙ I—1ХЧ ДИЕТУ
/C:\Uieri\lls«r\Di!ktof>pytta 13.py
Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this «ay lead to the DLL load failure.
it can 1» tanloade| at https://aka. is/vs/l&/release/vc_redist. xm . exe ■Enter a file path: 8i.pn{
Neither CUM nor HPS arc available ■ defaulting to CPU. Note: This nodule is tilth faster with a GPU. ['TOM)', 'cnOKOfeTWE', 'JAKH', JilT]
12-сурет.
Ею тiл колданылганда алынган нтэижелер
13-сурет
tarosoft Visual С++ Redistributable is not installed, this lay lead to the DLL load failure.
It can he fomloaded at https://aka.is/vs/lS/release/vc_ridist.x6<.eie inter a file path: ».png
(either CUM nor HPS are available - defaulting to CPU. Note: This edule is «ich faster uith a GPU. ['Прохода нет', 'Noentrarce']
14-сурет. 15-сурет
ОФ "Международный научно-исследовательский центр "Endless Light in Science"
^аз1рп уакытта бейнеш тану эдiсi галымдардыц кeп назарын аударады, eйткенi акпарат кeбейгендiктен, оны кабылдау одан да киын жэне бул мэселенi шешу жасанды интеллект, бейненi тану техникалык жYЙелерi болып табылады жэне т.б. Эдетте, тану мiндетi сэйкес класс Yшiн эксперимент нэтижелерiн тацдауга дешн кыскарады. ^азiрri замангы IT саласындагы тенденциялар объектiлердi тану жYЙелерiнде нейрондык желiлердi куру жэне пайдалану жолдарын зерттеуге багытгалган деп айтуга болады.
ПАЙДАЛАНЫЛГАН ЭДЕБИЕТТЕР Т1З1М1
1. Тропченко А. Ю., Тропченко А.А. Методы вторичной обработки и распознавания изображений [Текст] : Учебное пособие. - СПб: Университет ИТМО, 2015. - 215 с.
2. Brin D., Transparent Sodety: Will Te^nology Force Us to Choose Between Рг^су and Freedom? Addison-Wesley, New York,2015.
3. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 2004. - 384 с. 4. Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. //Новосибирск, Наука, 2019. - С 114 - 119.
4. . Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. - С-Пб.: Политехника, 2017. - 548 с
5. Язык программирования Python. Сузи Р.А. Учебное пособие. - М.: Интернет Университет информационных технологий, 2018. - 327 с.
6. Марк Лутц. Программирование на Python. Тома 1 и 2, 4-е издание. - Пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 2019. - 992 с. 3 Саммерфилд
