한번 만들어 보고싶은게 있는데
GUI 화면의 디자인을 간단한 필기나 스케치를
특정한 GUI 의 폼들로 치환 하고 (라벨, 버튼, 텍스트박스, 프레임 등)
미리 그려졋던 스케치나 필기의 형태나 크기등으로, 해당 폼들의 대표속성들 (크기, 위치정도) 으로 대입
파이썬으로 해보고 있는데, 이부분의 역할을 머신러닝 같은 대체제 (2차원 어레이 자료를 통한 예제학습 or 지속학습) 로 해볼까 싶었는데
텐서플로우의 기본예제 (MNIST) 만 봐서는 제가 적용하고자 하는 응용에 대해서 감이 안잡히네요. 일단, 예제학습을 시키려면 먼저 예제가 많아야 하는데, 수천~수만개를 어떻게 작성할까? 라는 생각이 들기도 하구요. (그림판으로 각 유형마다 일일이 X천~X만개 그리는 방법은 아닌거 같기도 하고)
그래서 그려둔 그림데이터를 전송해서 (json이든 jpg 이든) 문자등으로 인식 해주는 툴이 있을까 싶어서 올려봅니다.
혹은 그런 라이브러리 같은게 존재하는지도 궁금합니다.
언어는 파이썬만 써봐서, 다른 언어로 구현하는것이라면. . . 배워야 할것 같기도 하네요.
만들고자 하는걸 간단히 설명하면
필기 (선, 원이나 ㄱ, ㄴ, ㄷ, L 같은 1획문자들)
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드로우 툴에서 시작포인트, 최종 크기정도의 속성값등을 추출하고, 해당 그림을 API로 전송
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전송한 그림을 인식한 문자 또는 해당값 (오류, 또는 API error 등) 받기 <<<=== 찾고자 하는 API 의 역할 또는 기능
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인식데이터 + 속성값을 가지고 바로 폼으로 대체, 해당 코드 삽입.
필기 인식 API 가 있었던것 같은데, 찾아보니 쉽지가 않네요. (이미 서비스가 없어진 경우도 존재하고)
검색키워드라도 몇개 던져주시면 감사합니다.
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