Number plate blur ML (Proof Of

Eine Auto-Nummernschild-Unschärfe-App von Machine Learning. (Proof-of-Concept-Version)

Erkennt und verwischt automatisch das Nummernschild des Autos im Bild.

Darüber hinaus können Sie die Standort- und Zeitinformationen des Fotos löschen.

Sie können das verarbeitete Bild getrennt von der Originaldatei speichern.

Sie können die Verarbeitungsergebnisse auch an andere Apps übertragen

Beispielsweise können Sie das Nummernschild mit dieser App auf Twitter direkt verschicken.

Erkennung von Nummernschild wurde durch maschinelles Lernen implementiert.

Alle Rückschlüsse zum Zeitpunkt der Erkennung erfolgen auf dem Gerät. Es werden keine Daten an den Server im Netzwerk gesendet.

■ Wie zu verwenden

Es gibt zwei Möglichkeiten, Fotos zu öffnen:

· Starten Sie diese App, wählen Sie ein Bild und öffnen Sie es.

· Übertragen Sie diese App über die Funktion [Teilen] anderer Apps.

  ... Übertragen und verwischen Sie die in der Galerie-App angezeigten Fotos wie Google Fotos mit [Teilen].

  ... Tippen Sie lange auf das im Browser angezeigte Bild → Übertragen Sie mit [Bild freigeben] auf Unschärfe.

Es gibt zwei Möglichkeiten, die verarbeiteten Fotos zu verwenden:

· Als neue Datei speichern.

  ... Zum Ordner " / chaenomeles /".

· Transfer zu anderen Apps durch [Teilen] dieser App.

  Sie können wie folgt verwenden: Übertragen Sie auf Twitter und twittern Sie es. In die Google Maps App übertragen und posten etc.

■ Achtung

Diese App wurde erstellt, um zu überprüfen, ob es technisch möglich ist.

Daher ist die Qualität der App nicht hoch.

Ich denke jedoch, dass es bei ähnlichen Apps über Qualität ein gutes Ergebnis ist.

Bitte beachten Sie die folgenden Punkte zu verwenden.

· Diese App wird wegen unzureichenden Speicherplatzes oft beendet.

  ... Es kann schwierig sein, mit Geräten zu arbeiten, die weniger RAM haben.

  ... Für Speicher statt RAM, diese App wird es nicht verschwenden, also keine Sorge.

· Gerät kann durch starke Verarbeitung neu gestartet werden.

  ... Wenn der Nummernschildbereich groß ist, wird die Verarbeitung extrem schwer und solche Symptome können auftreten.

  ... Die Argumentation selbst ist nicht schwer, aber da die Implementierung der Unschärfeverarbeitung nicht höflich ausgeführt wird, gibt es ein Problem.

· Das Nummernschild wird möglicherweise nicht korrekt erkannt, oder es wird ein Bereich erkannt, der kein Nummernschild ist.

  Außerdem kann es es nicht korrigieren.

  ... Da ich mich hauptsächlich auf die Überprüfung von Inferenzoperationen konzentriere, habe ich die Funktion zum Bearbeiten von Ergebnissen nicht implementiert.

· Das Ergebnisbild kann nicht vergrößert werden.

  Es gibt eine Schaltfläche, mit der Sie den Viewer aktivieren können.

· App-Größe ist zu groß.

  Ich habe es ohne Rücksicht auf Größe gemacht. Entschuldigen Sie mich.

■ Bemerkungen

◇ Die für die Inferenz verwendeten Daten wurden anhand von 120 Fotos von Autos / K-Autos in Japan gelernt.

Da das Lernergebnis eingefroren ist, gibt es keinen Effekt, dass die Genauigkeit zunimmt, je mehr es verwendet wird.

※ Weil es nur im japanischen Nummernschild gelernt hat, kann es für das ausländische Kfz-Kennzeichen schwach sein.

Es scheint jedoch, dass das Lernen so fortgeschritten ist, dass es "quadratische Platte bedeckt, die Buchstaben am Auto befestigt hatte", und es wird sogar Dinge in fremden Ländern eins entdecken.

◇ Es ist schwach für Lastwagen und Motorräder, da ich nur Autos / K-Autos Bilder als Lerndatensatz gemacht habe.

Wenn Sie verschiedene Dinge ausprobieren möchten, können Sie das Bild mit Hilfe des Browsers verwenden, um den Auto-Test-Laufwerk-Artikel zu durchsuchen.

Wenn Sie lange auf das Bild tippen und es mit [Teilen] an diese App senden, können Sie das Verarbeitungsergebnis mit Bildern in einer erschwinglichen Größe überprüfen.