neural_network

Entrenamiento en red de neuronas (manual)

Preparar imágenes de entrenamiento

• Cree una imagen BMP para cada letra del alfabeto (A.BMP, B.BMP, ..., C.BMP).
• Cada imagen debe contener una sola letra, idealmente en negro sobre un fondo blanco.
• Las imágenes deben tener un tamaño similar, el código las cambiará a 56x49 píxeles.

Capacitación a través de la red para cada letra

./train train_single A.bmp
./train train_single B.bmp
./train train_single C.bmp
... et ainsi de suite pour toutes les lettres

Repita el paso de entrenamiento varias veces para cada letra para mejorar la precisión.

Luego, una vez que se reconocen todas las letras:

./train train dossier_lettres/

Reconocimiento de prueba

./train recognize test_image.bmp

La red guarda automáticamente su condición después de cada entrenamiento en "Network_data.bin" y para los singles en "Train_data.bin".

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Red de capacitación en red (automática)

Preparar imágenes de entrenamiento

• Elija la fuente en formato TTF y modifique en el código generator.py con el hecho correcto.
• Genere letras en formato BMP con letters/generator.py .
• El tamaño de las imágenes generadas se define en generator.py .

Capacitación a través de la red para cada letra

python3 auto_train.py  # exécution une seule fois la première fois

... y espera el final del entrenamiento.

Reconocimiento de pruebas de cada letra

python3 verify_train.py

o para una sola letra:

./train recognize test_image.bmp

Y si la carta detectada no es la correcta:

python3 manual_train.py

... luego ingrese la letra esperada (Ej: U).

Luego, para armonizar la red de neuronas y guardarla:

./train train dossier_lettres/

... y así sucesivamente para todas las letras mal detectadas (comience los 2 procesos nuevamente).

La red guarda automáticamente su condición después de cada entrenamiento en "Network_data.bin" y para los singles en "Train_data.bin".

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Información adicional

• backup_data contiene copias de seguridad de sesiones de entrenamiento antiguas.
• python3 manual_train.py le permite entrenar una sola letra.
• python3 auto_train.py se usa para entrenar todas las letras en un archivo por primera vez.
• python3 verify_train.py se usa para verificar si las letras están bien detectadas.
• train es la versión utilizada por el usuario ( train.c ).
• *.bin contiene datos de entrenamiento.
• letters/ contiene las letras con generator.py .
• checksum.sh se usa para guardar *.bin .

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Compilación

gcc train.c -o train -lm ` pkg-config --cflags --libs sdl2 SDL2_image ` 

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Librerías para instalar

• libsdl2-image-dev (para leer imágenes en C).
• PIL (genere letras de la fuente de Python).

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Guardar la red de neuronas

bash checksum.sh