私は画像処理の対象者が初めてです。私はpythonで画像処理のためのopencvライブラリを使用しています。私は後の作業のためにそれらの記号に関連する記号とテキストを抽出する必要があります。ニューラルネットワークやKNNなどの技術を使って、手書きのテキスト認識を行った開発者もいます。手書きのシンボルやテキストを認識する最良の方法は何ですか？
私の質問は、これらの記号や手書きのテキストを抽出する最も良い方法は何ですか？
例図：私は抽出する必要が 
詳細：
もちろん、SWT - ストークス幅変換と呼ばれる方法があります。
名前を検索すると、学校のプロジェクト中に生徒が書いたコードを見つけることができます。
この方法を使用すると、テキスト認識を適用できます。しかし、それは日の仕事ではありません。
サイト：Detecting Text in Natural Scenes with
Stroke Width Transform
は、それが役立つことを願っています。
手書きのテキスト認識では、TensorFlowを試してみてください。彼らのウェブサイトには、訓練データを使った数字認識の簡単な例があります。手書きのアルファベットを認識するための独自のアプリケーションを実装するのにも使用できます。 （これについてはトレーニングデータを入手する必要がありますが、NISTが提供するトレーニングデータセットを使用しました）
OpenCVをPythonで使用している場合、ハフ変換は画像の円を検出できます。あなたは手を描いた円をいくつか見逃すかもしれませんが、楕円やその他の閉じた形を検出する方法があります。
手書きの文字認識では、多数のライブラリが利用できます。
ここまで来たので、この種のタスクで使用できるアルゴリズムに慣れるために、LearnOpenCVとPyImageSearchを強くお勧めします。
これは簡単です... – MMF