Решить числовую CAPTCHA с помощью opencv и tensorflow ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над проектом, в котором использую OpenCV для предварительной обработки изображений. Ниже приведен мой код предварительной обработки изображения:

Код: Выделить всё

def preprocess_with_opencv(img):
img = img.numpy()

# Resize
img = cv2.resize(img, (img_width, img_height), interpolation=cv2.INTER_AREA)

# GaussianBlur
img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)

# Adaptive Threshold
img = cv2.adaptiveThreshold(
img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2
)

# Chuẩn hóa
img = img.astype("float32") / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=-1)

return img

После предварительной обработки я использую следующую функцию для кодирования изображения для дальнейшей обработки:

Код: Выделить всё

def encode_single_sample(img_path, label):
# 1. Đọc ảnh
img = tf.io.read_file(img_path)

# 2. Decode ảnh (grayscale)
img = tf.io.decode_png(img, channels=1)

# 3. Sử dụng OpenCV để xử lý trước
img = tf.py_function(preprocess_with_opencv, [img], Tout=tf.float32)

# 4. Transpose nếu mô hình yêu cầu
img = tf.transpose(img, perm=[1, 0, 2])

# 5. Trả về dictionary (image, label)
return {"image": img, "label": label}

Исходное изображение выглядит так:
[img]https://i.sstatic. net/tLcpGAyf.png[/img]

Однако после обработки изображения с помощью функции encode_single_sample данные кажутся неверными, а выходное изображение нечетким. Как решить эту проблему и обеспечить точность и четкость обработанного изображения?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... tensorflow