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Olá Gabriel!
O uso do EasyOCR surtiu grandes resultados, usando a detecção de círculos na imagem também ajudou bastante, ai para cada circulo encontrado eu rodo o reader do easyOCR, dessa forma o reconhecimento é bem certeiro porém o tempo de processamento é bem alto, por rodar o reader várias vezes. Fiz alguns processos de limpeza da imagem para retirar o máximo possível dos contornos, inclusive os círculos, mas tentando preservar os números, tive bons resultados mas não igual o anterior detectando os círculos porém consegui reduzir bem o tempo dessa forma. Vou conseguir trabalhar com ambos os processos, dependendo da necessidade da imagem.
Obrigado pela ajuda!
Olá Gabriel!
Eu criei o modelo do keras Sequential com 6 camadas (Conv2D, MaxPooling2D, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense(relu) e Dense(sofymax)).
Percebi que estava faltando o clear_session para não depender de memoria em cache para classificação, fiz algumas pesquisas e isso poderia estar interferindo. Havia um ponto na criação da label também que estava incorreto, como o id da imagem é extraída do nome do file carregado estava dando uma divergência no final.
