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使用 OpenCV 和 Tensorflow 实现成绩自动识别

作者/分享人:Patrick
从事企业应用研发工作10余年,专注于企业应用架构设计,带领团队设计并完成企业基础平台的设计与开发工作,目前正在开拓机器学习领域的企业应用。

这个话题是我自己参与组织亚太口琴节比赛过程中产生的。在亚太口琴节比赛时,每天约有 20~30 场比赛,每场比赛约有 50~200 人参加角逐,比赛后会有专门的成绩录入人员将 7 位评委的成绩录入到赛事管理系统中。由于当天就需要发布比赛成绩、名次并准备决赛名单,需要把所有成绩录入进系统,花费了大量的人力和时间。因此萌生了是不是能够使用机器歇息的方法自动提取并识别照片中的成绩,这样免去了大量人工录入的时间,也保证了录入的准确性。 因此在业余时间开发了这套成绩自动识别服务,和赛事管理系统相结合,希望在 2020 年亚太口琴节中得到充分应用,并取得好的效果。借此机会进行总结并与大家分享。

在本场 Chat 的目录如下:

  • 需求确定
  • 准备工作
  • 识别流程
  • 图片校正和表格提取
  • 表格行提取
  • 表格单元格提取
  • 印刷体数字的识别
  • 手写数字提取与切分
  • 手写数字模型的构建和训练
  • 成绩识别
  • 总结

适合人群:对机器学习和OpenCV实践有兴趣的人员

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