Datawhale 零基础入门CV赛事-Task1 赛题理解

街道字符识别项目学习笔记-Task1 赛题理解

写在开始

笔者虽然有些cv基础，但是很少代码实战，想要通过这次机会多多实践，通过文章记录这次的学习，希望通过此次学习能有所成长，有什么错误也欢迎大家批评指正。

赛题链接：零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别

1 赛题理解

• 赛题名称：零基础入门CV之街道字符识别
• 赛题任务：赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测街道字符编码，这是一个典型的字符识别问题。
  赛题数据采用公开数据集SVHN

1.1 数据标签

对于训练数据每张图片将给出对于的编码标签，和具体的字符框的位置（训练集、验证集都给出字符位置），可用于模型训练：

Field	Description
top	左上角座标X
height	字符高度
left	左上角最表Y
width	字符宽度
label	字符编码

字符的座标具体如下所示：

在比赛数据（训练集和验证集）中，同一张图片中可能包括一个或者多个字符，因此在比赛数据的JSON标注中，会有两个字符的边框信息：

原始图片	图片JSON标注

1.2 评测指标

选手提交结果与实际图片的编码进行对比，以编码整体识别准确率为评价指标。任何一个字符错误都为错误，最终评测指标结果越大越好，具体计算公式如下：
Score=编码识别正确的数量/测试集图片数量

1.3 读取数据

为了方便大家进行数据读取，在此我们给出JSON中标签的读取方式：

import json
train_json = json.load(open('../input/train.json'))

# 数据标注处理
def parse_json(d):
   arr = np.array([
       d['top'], d['height'], d['left'],  d['width'], d['label']
   ])
   arr = arr.astype(int)
   return arr

img = cv2.imread('../input/train/000000.png')
arr = parse_json(train_json['000000.png'])

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, 1)
plt.imshow(img)
plt.xticks([]); plt.yticks([])

for idx in range(arr.shape[1]):
   plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, idx+2)
   plt.imshow(img[arr[0, idx]:arr[0, idx]+arr[1, idx],arr[2, idx]:arr[2, idx]+arr[3, idx]])
   plt.title(arr[4, idx])
   plt.xticks([]); plt.yticks([])

1.3 解题思路

赛题思路分析：赛题本质是分类问题，需要对图片的字符进行识别。但赛题给定的数据图片中不同图片中包含的字符数量不等，如下图所示。有的图片的字符个数为2，有的图片字符个数为3，有的图片字符个数为4。

字符属性	图片
字符：42 字符个数：2
字符：241 字符个数：3
字符：7358 字符个数：4

因此本次赛题的难点是需要对不定长的字符进行识别，与传统的图像分类任务有所不同。为了降低参赛难度，我们提供了一些解题思路供大家参考：

• 简单入门思路：定长字符识别

可以将赛题抽象为一个定长字符识别问题，在赛题数据集中大部分图像中字符个数为2-4个，最多的字符 个数为6个。
因此可以对于所有的图像都抽象为6个字符的识别问题，字符23填充为23XXXX，字符231填充为231XXX。

经过填充之后，原始的赛题可以简化了6个字符的分类问题。在每个字符的分类中会进行11个类别的分类，假如分类为填充字符，则表明该字符为空。

• 专业字符识别思路：不定长字符识别
  

在字符识别研究中，有特定的方法来解决此种不定长的字符识别问题，比较典型的有CRNN字符识别模型。
在本次赛题中给定的图像数据都比较规整，可以视为一个单词或者一个句子。

• 专业分类思路：检测再识别

在赛题数据中已经给出了训练集、验证集中所有图片中字符的位置，因此可以首先将字符的位置进行识别，利用物体检测的思路完成。

此种思路需要参赛选手构建字符检测模型，对测试集中的字符进行识别。选手可以参考物体检测模型SSD或者YOLO来完成。

1.7 本章小节

综上所示，本次赛题虽然是一个简单的字符识别问题，但有多种解法可以使用到计算机视觉领域中的各个模型，是非常适合大家入门学习的。
三种解决思路的难度从低到高，因此建议入门学习的同学可以先学习定长字符识别的思路。在文档之后的内容中我们也会以定长字符识别为例，让大家逐渐入门计算机视觉。