Python 我将如何进行图像标签/分类？

假设我有一组护照的图片。我正在进行一个项目，在这个项目中，我必须识别每个护照上的名称，并最终将该对象转换为文本

对于标签（或分类（我想是初学者）的第一部分，每个护照上都有名字，我该怎么做

我可以使用什么技术/软件来实现这一点

在伟大的细节或任何链接将是伟大的。我正试图弄清楚这到底是怎么做到的，这样我就可以开始编码了

我知道训练一个模特可能会涉及，但我只是不确定

如果这很重要的话，我正在使用Python

---

谢谢

您可以选择两条路线，一条是您标记了数据（或者您想自己标记数据），另一条是您没有标记数据

让我们从后者开始。假设你有护照的图像。您希望检测图像中的文本位置以及该文本所说的内容。您可以使用名为

pytessaract

的库来实现这一点。这是一个人工智能，为你做到这一点。它工作得很好，因为它已经在很多其他图像上训练过，所以它在检测任何图像中的文本方面都很好

---

如果您有标签，您可以使用

pytessaract

改进您的模型，但这要困难得多。无论如何，如果你想学习它，我建议你学习

ŧensorflow

，并使用“迁移学习”来改进你的模型。

你可以采取两种方法，一种是你标记了数据（或者你想标记自己的数据），另一种是你没有标记数据

让我们从后者开始。假设你有护照的图像。您希望检测图像中的文本位置以及该文本所说的内容。您可以使用名为

pytessaract

的库来实现这一点。这是一个人工智能，为你做到这一点。它工作得很好，因为它已经在很多其他图像上训练过，所以它在检测任何图像中的文本方面都很好

---

如果您有标签，您可以使用

pytessaract

改进您的模型，但这要困难得多。如果你想学习它，我建议你学习

ŧensorflow

，并使用“迁移学习”来改进你的模型。

谢谢！我自己如何给图片贴标签？如果我想自己给图片贴标签，你会想在图片中的文本周围画一个边界框，并为每个边界框标记文本。所以当我贴标签时，比如说我正在处理2000张图片，我给500张图片贴标签。我是否会标记我想要的文本，以便能够提供培训，以便使用机器学习自动标记其余的文本？如果您从头开始（即不使用转移学习），500张图像将不足以执行纯文本（无额外处理）检测。如果你真的使用迁移学习，500张额外的图片可能会让它更好一些，但不会有太大的区别。我知道你要的是classific，但我觉得你不需要。因为护照是很好的护照，所以我只需要使用

numpy

将所有字母分开，然后分别识别每个字母，或者使用一个简单的预训练模型，甚至将其与模板进行比较（因为所有护照（可能）使用相同的字体。谢谢！我自己怎么给图片贴标签？如果我想自己给图片贴标签，你会想在图片中的文本周围画边界框，并为每个边界框标记文本。所以当我贴标签的时候，假设我正在用2000张图片做标签实例和我标记500。我是否会标记我想要的文本，以便我能够提供培训，以便使用机器学习自动标记其余的文本？如果你从头开始（即，你不使用转移学习），500张图像将不足以做简单的（无需额外处理）文本检测。如果你真的使用转移学习，500张额外的图像可能会让它更好一些，但不会有太大的区别。我知道你要求分类，但我认为你不需要。因为护照是很好的护照，我只需要使用

numpy

将所有字母分开，然后分别识别每个字母，或者使用一个简单的预先训练过的模型，或者甚至将其与模板进行比较（因为所有护照（可能）都有相同的字体）。