Для достижения высокой точности распознавания текста и цифр, такой как 99,9%, действительно стоит рассмотреть возможность использования нейронных сетей и, в частности, обучение модели под ваши конкретные данные. Вот несколько шагов и рекомендаций, которые могут помочь вам в этом процессе:
1. **Сбор данных**: Соберите как можно больше качественных изображений с текстом и цифрами, которые вы хотите распознавать. Убедитесь, что они разнообразны по фону, шрифтам и условиям освещения. Это поможет вашей модели научиться обрабатывать различные случаи.
2. **Разметка данных**: Каждое изображение должно быть размечено, то есть вы должны указать, какой текст или цифры содержатся на каждом изображении. Для этого можно использовать инструменты для аннотации, такие как LabelImg или VGG Image Annotator.
3. **Выбор архитектуры**: Для распознавания текста часто используют модели на основе CNN (сверточные нейронные сети) или RNN (рекуррентные нейронные сети). Хорошими вариантами являются архитектуры, такие как CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) или Tesseract с кастомизацией.
4. **Обучение модели**: Обучите свою модель на размеченных данных. Это может занять значительное время и ресурсы, в зависимости от объема данных и выбранной архитектуры. Используйте фреймворки, такие как TensorFlow или PyTorch.
5. **Предварительная обработка**: Применяйте этапы предварительной обработки изображений, такие как изменение размеров, нормализация яркости, сглаживание и бининг, чтобы улучшить качество входных данных для вашей модели. Также может помочь удаление шумов.
6. **Улучшение модели**: Экспериментируйте с гиперпараметрами, такими как скорость обучения, количество слоев и нейронов, а также используйте техники аугментации данных, чтобы повысить обобщающую способность модели.
7. **Оценка и доработка**: После обучения оцените точность модели с помощью отложенной тестовой выборки. Если точность ниже требуемого уровня, проанализируйте ошибки и попытайтесь понять, какие аспекты данных или архитектуры можно улучшить.
8. **Интеграция и автоматизация**: После достижения необходимой точности интегрируйте вашу модель в рабочий процесс, чтобы автоматически обрабатывать скриншоты или видео.
9. **Обратная связь и обновление**: После развертывания модели собирайте данные о ее производительности на новых изображениях. Это позволит вам постоянно обновлять и улучшать модель.
Если обучение с нуля потребует слишком много времени и ресурсов, рассмотрите возможность дообучения уже предобученной модели на вашем наборе данных. Это может значительно сократить время и усилия, необходимые для достижения высоких показателей точности.