Система OCR
Нужна система распознавания текста на почтовых конвертах (индекс кому - только числа). Текст иногда может быть рукописным. Распознавание марок (подсчет количества и номинала)
-
20 дней20 000 UAH
20 дней20 000 UAH
Разработаю систему распознавания почтовых конвертов: OCR для индекса/числовых полей, обработку рукописного текста при возможности, поиск марок на изображении и подсчет их количества и номинала.
У вас уже есть набор реальных фото или сканов конвертов с правильными ответами по индексу, количеству марок и номиналам, чтобы сразу проверить точность на тенях, наклонах, рукописном тексте и различных типах марок?
Бюджет и сроки — в личной переписке после просмотра примеров конвертов, качества изображений и нужного уровня точности.
Похожий выполненный проект: В модулі OpenCart виправити 5 проблем повязаних з Facebook API
-
7 дней2000 UAH
7 дней2000 UAH
Привет, я работал над системой распознавания номерных знаков для парковки - распознавали цифры и буквы с точностью 94%, обрабатывали 1000+ изображений в минуту.
Интересно, нужно ли распознавать индексы во всех форматах (5-значные, международные) и какие именно марки нужно идентифицировать?
Предлагаю связаться, я бесплатно проконсультирую вас с технической стороны и составим план разработки + расскажу о моей команде! ✨
-
3 дня700 UAH
138 3 дня700 UAH
разработаю систему ocr на python. для распознавания текста использую easyocr или pytesseract, для марок — opencv для выделения области + ocr для подсчета количества и номинала. рукописный текст тоже поддерживается через easyocr.
-
7 дней5000 UAH
6828 55 1 2 7 дней5000 UAH
Добрый день, с удовольствием выполню. Пишите в личные сообщения, обсудим подробнее.
-
12 дней20 000 UAH
2264 18 3 12 дней20 000 UAH
Здравствуйте. Специализируюсь на Python-разработке и имею практический опыт в проектах по компьютерному зрению (Computer Vision), автоматизации и OCR-считывании данных. Реализую для вас надежную систему распознавания конвертов.
Оптимальный стек под задачу:
- OpenCV: выравнивание кадра, контрастность и предобработка изображения.
- YOLOv8 / YOLOv11: точная детекция зоны индекса и поиск всех марок на конверте.
- EasyOCR / PyTorch: распознавание цифр индекса (даже рукописных).
- Классификация по базе шаблонов: для определения номинала марок (это обойдет проблему почтовых штемпелей, которые обычно мешают прямому считыванию текста).
… Чтобы точно оценить объемы работы (стоимость и сроки разработки), мне нужно ознакомиться с качеством входных данных. Пожалуйста, отправьте в личные сообщения 10-15 примеров реальных фото или сканов конвертов, с которыми должен работать алгоритм.
-
3 дня4000 UAH
702 1 0 3 дня4000 UAH
Здравствуйте! Готов к сотрудничеству! Предлагаю качественную и быструю работу. Пишите.
-
21 день27 000 UAH
196 21 день27 000 UAH
У нас практически готовое похожее решение для распознавания текста и объектов, можем быстро адаптировать под конверты и запустить первый рабочий этап, я на связи здесь (: ориентировочная оценка для первого этапа - 65 000 грн и 21 день на прототип с распознаванием индекса, кому, количества марок и номинала. здесь есть нюанс - для рукописного текста важно увидеть 20-50 реальных фото или сканов, потому что качество и ракурс сильно влияют на точность. есть ли примеры с правильным ответом по индексу, адресату, количеству марок и номиналу. нужно ли только выдать результат в таблицу, или нужна админка или интеграция с вашей системой. похожий по классу задач пример - https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизация с прикладной логикой и искусственным интеллектом. еще один близкий пример - https://business.ingello.com/fractal - сложная автоматизация процессов с искусственным интеллектом. о нас и формате работы на бирже - https://systems-fl.ingello.com/ua
-
2 дня5000 UAH
714 3 0 2 дня5000 UAH
Здравствуйте. Могу сделать с использованием бесплатных библиотек или с помощью платных. Пишите, обсудим.
-
1 день1000 UAH
1309 7 0 1 день1000 UAH
Здравствуйте. Для разработки системы распознавания текста и марок на почтовых конвертах я планирую использовать комбинацию передовых архитектур глубоких нейронных сетей. Распознавание почтового индекса, включая рукописный текст, будет реализовано с помощью адаптированных моделей на базе Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN) или моделей на основе Transformer, что обеспечит высокую точность и устойчивость к вариативности написания. Детекция и классификация марок по номиналу будет выполнена с помощью объектных детекторов, оптимизированных для скорости и надежности. У меня есть успешный опыт разработки и внедрения подобных систем компьютерного зрения, а также готовые модули для ускорения реализации ключевых компонентов. Все детали реализации, конечный бюджет и сроки предлагаю обсудить в личных сообщениях.
-
Задайте ваш вопрос заказчику
Житомир