MATLAB OCR 7-Segment Part5

Step 4 เชื่อมต่อ 7 Segment

ก็ตามชื่อนั่นแหละครับ ตัวเลข 7 Segment 1 ตัว จะมีส่วนประกอบอยู่ 7 ส่วน เรียงลำดับจาก A ถึง F ตามนี้ครับ





ซึ่งเราจะเห็นว่าแต่ละส่วนนั้น มันไม่ได้เชื่อมต่อกันเลย (ถ้ามันเชื่อมต่อกันแล้วจะเรียกเป็นส่วนได้ไงเนอะ ฮ่าๆๆ) ซึ่งตรงจุดนี้แหละครับ ที่มันทำให้เกิดปัญหา เพราะว่าโปรแกรมมันจะไม่รู้ว่า ทั้ง 7 ส่วนนี้มันคือตัวเลขตัวเดียวกันนะ เพราะไม่ใช่ว่าตัวเลขทุกตัวจะมองเห็นครบ 7 ส่วนเสมอ เช่น เลข 1 แสดงด้วย 2 ส่วนเท่านั้น คือ B กับ C

ดังนั้นเราจะมาทำให้แต่ละส่วนมันเชื่อมต่อกัน โดยใช้วิธีการทาง image processing ที่เรียกว่า "dilate" ซึ่งจะทำให้ภาพขยายตัวออกตามแนวโครงสร้างของมันครับ

แต่ปัญหาคือ แล้วเราจะขยายมันออกไปเท่าไรละ?

ถ้าเราจะให้โปรแกรมทำงานได้ถูกต้องกับภาพนี้ภาพเดียว มันก็ไม่เป็นปัญหาหรอกครับ เราก็แค่ค่อยๆ ลองปรับไปเรื่อยๆ จนเห็นมันเชื่อมต่อกันหมด แค่นั้นก็พอละ

แต่ถ้าเราจะให้โปรแกรมของเรามันทำงานได้กับทุกภาพ เราก็ต้องให้โปรแกรมมันคำนวณเอง ว่าจะปรับขยายไปเท่าไร ซึ่งในจุดนี้ เราจะใช้คำสั่ง bwlabel เข้ามาช่วยนับครับ

โดยคำสั่ง bwlabel จะคืนค่ามา 2 ค่าคือ label ของภาพ และ จำนวน label งั้นเรามาลองทดสอบกันดูนะครับว่าภาพ 7-segment ของเรามันมีกี่ label โดยพิมพ์คำสั่ง ต่อไปนี้ใน command window


จะเห็นว่าตัวเลขทั้ง 10 ตัวนี้ มีจำนวน label ถึง 49 label เลยนะครับ ซึ่งก็เท่ากับจำนวนส่วนของ 7-Segment ในแต่ละรูปรวมกันนั่นแหละ (ไม่เชื่อก็ลองนับดูนะ)

แต่ตาของคนเรา มองเห็นแค่ว่ามันเป็นตัวเลข 10 ตัวเท่านั้น ดังนั้น เราก็จะให้มันขยายตัวออกเรื่อยๆ จนกว่าจะเหลือจำนวน label เท่ากับที่ตาเรามองเห็น ซึ่งเราได้เขียนฟังก์ชันนับจำนวนตัวเลขเอาไว้แล้วในขั้นตอนก่อนหน้านี้ (Step 3)

ดังนั้น เราก็จะใช้คำตอบจาก step 3 นั่นแหละครับมาเป็นเงื่อนไข โดยเขียนโค้ดดังนี้

%Grow 7 segment
for m=1:50
    nbw = bwmorph(xbw,'dilate',m);
    [a,b] = bwlabel(nbw);
    if(b<=nb)
        break;
    end
end
nbw = bwmorph(nbw,'thin',m);

จากนั้นเราลอง imshow(nbw) ขึ้นมาดูนะครับ เราก็จะเห็นว่ามันเชื่อมต่อกันเรียบร้อยแล้ว


แค่นี้ก็เสร็จเรียบร้อยแล้วครับ

ขั้นตอนที่เหลือก็คือ กระบวนการเทรนนิ่ง ให้โปรแกรมรู้จำตัวเลขได้ ซึ่งก็มีหลายวิธี อย่างเช่น

- ใช้นิวรอล
https://github.com/subho406/Handwritten-Digit-Recognition

- ใช้ Hog feature classify
https://www.mathworks.com/help/vision/examples/digit-classification-using-hog-features.html

จริงๆ ก็อีกหลายวิธีแหละครับ หาดูได้ใน google เลย หรือไม่ก็รอดูบทความต่อๆ ไปที่ผมจะเขียนก็ได้ครับคิดว่าน่าจะมีเรื่อง การรู้จำตัวเลข และตัวอักษร รวมอยู่ด้วยนะ (ตอนนี้ยังไม่ได้เขียน แค่คิดไว้เฉยๆ ครับ ฮ่าๆๆๆ)

<< Part4

ความเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

การแก้สมการ Differential ด้วย MATLAB

รูปภาพ
ถ้าใครเรียนด้านวิศวกรรม หรือ วิทย์คณิต หรือ ฟิสิกส์ ผมเชื่อว่าทุกคนคงจะเคยเจอสมการพวกนี้แน่นอน และสมการพวกนี้ก็จะยิ่งยุ่งยากซับซ้อนขึ้นไปเรื่อยๆ จนเราไม่สามารถแก้สมการด้วยมือได้ ยกตัวอย่างเช่น สมการของ error ฟังก์ชัน ถ้าใครจำได้สมัยเรียนอาจารย์จะแจกเป็นตารางมาให้เลย โดยที่เราไม่ต้องแก้สมการนี้ด้วยตัวเอง แต่เวลาเราใช้งานจริงๆ นั้น ไม่มีใครไปนั่งแก้สมการให้เสียเวลาหรอกครับ เพราะมันเสียเวลา และไม่รู้ว่าคำตอบที่ได้ออกมาจะถูกรึเปล่า ดังนั้นในการทำงาน หรือการทำวิจัย เราจะใช้ MATLAB เข้ามาช่วยแก้ปัญหาพวกนี้ให้แทนครับ ตัวอย่างเช่น ผมมีสมการ differential ที่ต้องการแก้อยู่ 3 สมการ ดังนี้ dy1/dt = y2*y3 dy2/dt = -y1*y3 dy3/dt = -0.51*y1*y2 โดยมีค่าเริ่มต้น (initial condition) ดังนี้ y1(0) = 0 y2(0) = 1 y3(0) = 1 ปกติแล้วค่าเริ่มต้นจะเป็นค่าใดก็ได้ เราแค่สุ่มเลือกมาใช้ก็พอ แต่....ก็ไม่ใช่ว่าทุกค่าจะใช้ได้ ซึ่งจริงๆ มันก็มีวิธีการเช็คว่าค่าไหนใช้ได้หรือไม่ได้ แต่ผมแนะนำให้เช็คด้วยการทดสอบจริงเลยง่ายกว่าครับ ค่าเริ่มต้นที่ไม่เหมาะสม จะทำให้สมการหาคำตอบไม่ได้ หรือคำตอบผิดเพี้ยน...
อ่านเพิ่มเติม

การหาค่าเฉลี่ยโดยไม่ต้องเก็บค่า

รูปภาพ
ทุกคนคงทราบอยู่แล้วว่าวิธีการหาค่าเฉลี่ยคือ เอาค่าทั้งหมดมาบวกกัน แล้วหารด้วยจำนวนทั้งหมด ดังสมการนี้ Avr = sum(X)/length(X) แต่ในทางปฎิบัติ เราสามารถเก็บค่าได้จำกัด เพราะว่าในขณะที่โปรแกรมกำลังทำงานอยู่ ข้อมูลในตัวแปรทุกตัวจะถูกเก็บเอาไว้ที่ RAM ซึ่งคอมทุกเครื่องมี RAM จำนวนจำกัด ดังนั้นหากเราเก็บข้อมูลไว้ในตัวแปรเยอะเกินไป ก็จะทำให้พื้นที่ RAM ไม่พอใช้งาน ซึ่งจะทำให้คอมพิวเตอร์ค้างได้ ถ้าเราไม่เก็บข้อมูลทุกตัวเอาไว้ แล้วเราจะคำนวณค่าเฉลี่ยได้ยังไงล่ะ? หลายๆ คนอาจจะกำลังคิดว่าน่าจะคำนวณแบบนี้ ค่าเฉลี่ย = (ค่าใหม่ + ค่าเก่า)/2 อย่างเช่น ค่าเฉลี่ยระหว่าง 1 กับ 2 ค่าเฉลี่ย = (2 + 1)/2 = 1.5 คำตอบก็ถูกต้อง วิธีนี้น่าจะใช้ได้นะ แต่มันใช้ได้จริงรึเปล่า เราลองมาทดสอบกับตัวอย่างอื่นดู เช่น ค่าเฉลี่ยระหว่าง 1 , 2 และ 3 AV1 = (1+2)/2 = 1.5 AV2 = (AV1+3)/2 = 2.25 จะเห็นว่าผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง เพราะ AV = (1+2+3)/3 = 2 ดังนั้นวิธีการแบบนี้จึงใช้ไม่ได้ แล้ววิธีการที่ถูกต้องควรจะทำยังไงละ มาดูกันเลยครับ AV = AV - (AV/N) AV = AV + (X/N) โ...
อ่านเพิ่มเติม

การเปรียบเทียบข้อมูล

รูปภาพ
การเปรียบเทียบข้อมูล มักจะถูกนำมาใช้เป็นเงื่อนไขในโปรแกรมเสมอ แต่ก็เป็นเรื่องที่มือใหม่มักจะทำผิดเสมอเช่นกัน ปกติแล้วคนชอบทำผิดการตรงไหน? สมมุติว่าคุณต้องการเปรียบเทียบว่า A เท่ากับ B หรือไม่ สิ่งแรกที่ทุกคนนึกถึง ก็คงจะเป็นเครื่องหมาย "A==B" (ใช้เท่ากับ 2 ตัว เพื่อเปรียบเทียบความเท่ากัน) แต่หลายๆ คนกลับลืมไปว่า ข้อมูลในโปรแกรมไม่ได้มีชนิดเดียว มันมีทั้งตัวเลข และตัวอักษร และใน MATLAB เวอร์ชั่นใหม่ (ตั้งแต่ 2016b ขึ้นมา) MATLAB ได้แบ่งประเภทข้อมูลตัวอักษรออกเป็น 2 แบบ ซึ่งทำให้การใช้งานข้อมูลประเภทตัวอักษรทำได้ง่ายขึ้น แล้ววิธีการเปรียบเทียบตัวเลข กับวิธีการเปรียบเทียบตัวอักษร ต่างกันอย่างไร? คำตอบคือ ต่างกันที่ผลลัพธ์ครับ เช่น การเปรียบเทียบระหว่างตัวเลข เราสามารถใช้เครื่องหมายเปรียบเทียบพวกนี้ได้ เครื่องหมาย ความหมาย ตัวอย่าง >  มากกว่า A>5 <  น้อยกว่า B<12 >= มากกว่าเท่ากับ C>=9 <= น้อยกว่าเท่ากับ D<=26 == เท่ากันกับ A==B ~= ...
อ่านเพิ่มเติม