Распознавание дорожных знаков камерой

[AlexGladilin]

Добрый день, коллеги!

Работаем с конструкторами FISCHERTECHNIK. Вопрос по использованию TXT Набора первооткрывателя. Простые примеры с камерой уже отработали.
Сейчас работаем с ребятами над проектом и необходимо использовать камеру для распознавания дорожных знаков (как на картинке).
Есть ли какой-либо материал или примеры по работе с камерой на FISCHERTECHNIK?
Интересует именно распознавание изображений.
Или может подскажете где можно посмотреть, почитать по этой теме материал?

[Mr.Kubikus]

Добрый день!

Я считаю, что реализовать распознавание знаков дорожного движения средствами ROBO Pro будет затруднительно т.к. готовых библиотечных алгоритмов распознавания в составе RP еще нет. Для этой задачи придется разработать ПО на языках Python или С/C++ с использованием библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Также скорее всего придется отказаться от заводской прошивки контроллера и перейти на Community edition firmware. В составе этого образа уже есть Python и OpenCV.

Собственно само распознавание логично выполнять с помощью искусственной нейронной сети (ИНС), передварительно обучив её на изображениях знаков, которые будут использоваться в игре.

Вообще это очень интересная тема уровня дипломного проекта хорошего технического вуза. Давайте попробуем решить эту задачу вместе.

[AlexGladilin]

Спасибо.
Про OpenCV читали, но пока не пробовали.
У нас в кружке 6-9 класс в основном. Такими вещами пока не занимались, но будем думать.

[mbg]

Вообще задача простейшая, см. функцию matchTemplate из OpenCV. Для идеальных знаков (нет грязи и проч.) в условиях идеальной видимости (без дождя, снега, тумана и т.п.) нужно просто загрузить набор шаблонов (изображений всех возможных знаков) и выполнить сравнение картинки с этими шаблонами, потом отфильтровать результаты по уровню достоверности. В идеальных домашних условиях не сложно и без OpenCV сделать распознавание, на самом деле - скажем, можно нагуглить примеры учебных нейросетей из нескольких десятков строк кода для подобных простых задач.