Сервис по извлеччение текста и чисел из изображений на Python 3.11

Создание сервиса на Python 3.11, который будет извлекать текст и цифры из изображений. Код должен быть организован в виде классов, следовать принципам SOLID, DRY, PEP-8 и другим стандартам кодирования. Весь код должен быть документирован на английском языке через Docstring. Сервис должен использовать самые современные методы для решения задачи.

Требования Общие требования

1. Использовать Python 3.11.
2. Код должен быть написан в объектно-ориентированном стиле.
3. Должны быть соблюдены принципы SOLID, DRY и стандарты PEP-8.
4. Каждый класс и метод должен содержать документацию на английском языке в формате Docstring.

Структура проекта Базовый класс ImageSolver Базовый класс должен содержать следующие методы:

• __init__: Конструктор класса.
• preprocess_image: Предобработка изображения.
• extract_text: Извлечение текста и цифр.
• postprocess_text: Постобработка извлечённого текста.
• train: Дообучение модели на основе новых данных.
• evaluate: Оценка точности модели.

Примерный интерфейс базового класса pythonCopy code
class ImageSolver:
"""Base class for solving image-based text and number extraction problems."""

def __init__(self, model_path: str):
"""Initialize ImageSolver."""
pass

def preprocess_image(self, image_path: str) -> np.array:
"""Preprocess the image."""
pass

def extract_text(self, preprocessed_image: np.array) -> str:
"""Extract text and numbers from the preprocessed image."""
pass

def postprocess_text(self, extracted_text: str) -> str:
"""Postprocess the extracted text."""
pass

def train(self, dataset: str):
"""Retrain the model with new data."""
pass

def evaluate(self, dataset: str) -> float:
"""Evaluate the model's accuracy."""
pass

Производные классы

1. EnglishTextSolver: Класс для извлечения английских символов и цифр.
2. RussianTextSolver: Класс для извлечения русских символов и цифр.
   • FsspSolver: Производный от RussianTextSolver, предназначенный для решения задачи с 50,000 изображений, которые имеются в наличии.

Технологии и библиотеки

• OpenCV для предобработки изображений
• TensorFlow/Keras для модели машинного обучения
• Другие библиотеки по необходимости

Современные подходы к разгадыванию Самым современным подходом к извлечению текста из изображений является использование глубоких нейронных сетей. Конкретно для нашей задачи можно использовать модели вида CNN-LSTM-CTC (Convolutional Neural Networks, Long Short-Term Memory, Connectionist Temporal Classification).

Разработка и тестирование

1. Разработка базового класса и его методов.
2. Разработка производных классов для конкретных случаев.
3. Тестирование с помощью вашего набора данных из 50,000 изображений.
4. Дообучение модели в случае ошибок.