1. 液晶パネル検出
1.1. cascadeモデルの構築
1.1.1. テスト画像準備
1.1.1.1. 画像仕分け
1.1.1.1.1. carrier
1.1.1.1.2. DAIKIN
1.1.2. 学習画像準備
1.1.2.1. 画像トリミング
1.1.2.1.1. 900×900
1.1.2.2. 画像仕分け
1.1.2.2.1. carrier
1.1.2.2.2. DAIKIN
1.1.2.3. 座標指定
1.1.2.3.1. carrier
1.1.2.3.2. DAIKIN
1.2. 検出率を出す
1.2.1. 正解、不正解画像の仕分け
1.2.1.1. carrier
1.2.1.1.1. cascade2
1.2.1.1.2. cascade7
1.2.1.1.3. cascade8
1.2.1.2. DAIKIN
1.2.1.2.1. cascade5
1.2.1.2.2. cascade6
1.2.2. 精度調整
1.2.2.1. cascade再作成
2. 文字部検出
2.1. cascade
2.1.1. cascadeモデル構築
2.1.2. 検出率を出す
2.1.2.1. 正解、不正解画像の仕分け
2.1.2.1.1. carrier
2.1.2.1.2. DAIKIN
2.1.2.2. 精度調整
2.1.2.2.1. cascade再作成
2.2. グレースケール
2.2.1. 二値化処理
2.2.1.1. ノイズ除去
2.2.1.1.1. 平準化
2.2.1.1.2. モルフォロジー変換
2.3. 歪み補正
2.3.1. ヒストグラム
3. 文字認識
3.1. CNNモデル
3.1.1. データセット準備
3.1.1.1. 学習画像準備
3.1.1.1.1. 画像トリミング、リサイズ
3.1.1.2. テスト画像準備
3.1.1.2.1. 画像トリミング
3.1.2. モデル構築
3.1.3. 認識率を出す
3.1.4. モデル再作成
3.2. ｋNNモデル
3.2.1. 教師データあり
3.2.1.1. モデル構築
3.2.1.2. データセット準備
3.2.1.2.1. 学習画像準備
3.2.1.2.2. テスト画像準備
3.2.1.3. 認識率を出す
3.2.1.4. データセット作成
3.2.1.5. テスト
3.2.1.6. モデル再作成
3.2.1.7. 認識率を出す
3.2.2. 教師データなし
3.2.2.1. モデル構築
3.2.2.1.1. 画像データ準備
3.2.2.2. テスト
3.2.2.2.1. テスト画像準備
3.2.2.3. モデル再作成
3.2.2.4. 認識率を出す