Чтобы натренировать нейросеть понимать буквы по фотографиям, необходимо подготовить тренировочные данные. 2 Это предварительно обработанные изображения, которые нужно подать на вход нейросети в виде матрицы чисел, характеризующих определённый тон (цвет) на определённой позиции в изображении. 2

Для подготовки данных можно следовать такому примеру: 2

1. Провести предварительный анализ 100 изображений в формате .png, которые состоят из 29 уникальных символов. 2 Символы могут быть повёрнуты на определённый угол, смещены по горизонтали и вертикали, накладываться друг на друга. 2
2. Определить и скачать шрифт, которым отображаются символы на картинках. 2
3. Воспользоваться библиотекой pillow языка python, разместить символы шрифта на изображении 44×30, задать смещение и поворот символов случайным выбором из заданных значений. 2
4. Сформировать выборку данных из сгенерированных данных и данных, размеченных вручную. 2

Где взять тренировочные данные, можно, например, набрать картинки онлайн в сети, например, в Google. 7 Специальное расширение для Chrome поможет сохранить все изображения на странице. 7 Для каждого изображения потребуется своя папка с соответствующим названием. 7 Лучше собрать больше изображений: это поможет нейросети быстрее распознавать. 7

Также для распознавания текста на изображениях можно использовать сервис 2txt, который использует искусственный интеллект для анализа изображений и выделения текстовой информации. 6