:musical_notes: 将乐谱转换为机器可读的版本。 :memo: 目录 :face_with_monocle: 关于 该项目的目的是开发一种乐谱阅读器。 这称为光学音乐识别（OMR）。 其目的是将活页乐谱转换为机器可读的版本。 我们采用简化版本，将活页乐谱的图像转换为文本表示形式，可以对其进行进一步处理以生成Midi文件或音频文件，例如wav或mp3。 :laptop: 方法 1.噪声过滤和二值化 2.细分 3.人员线的检测和撤除 4.构建新的员工线 5.符号检测与识别 :chequered_flag: 安装 您可以使用随附的笔记本进行快速测试和可视化。 您可以在本地计算机上设置环境以运行项目： 安装 conda env create -f requirements.yml conda activate mozart python3 main.py <input directory path>

:pick: 内置使用

乐队 关于 Orchestra是一种乐谱读取器（光学音乐识别（ OMR ）系统），可将乐谱转换为机器可读版本。 这个怎么运作 我们处理输入表并获取结果的步骤清单 1.消除噪音 2.二值化 3.撤职人员 4.切开的水桶 5.分割与检测 6.认可 切割1 [\ meter <“ 4/4”> d1 / 4 e1 / 32 e2 / 2 e1 / 8 e1 / 16 e1 / 32 {e1 / 4，g1 / 4} e1 / 4 e1 / 8 c1 / 8 g1 / 32 c1 / 16 e1 / 32] 切割2 [\ meter <“ 4/4”> {e1 / 4，g1 / 4，b1 / 4} a1 / 8 d1 / 8 c1 / 16 g1 / 16 d1 / 16 e1 / 16 c2 / 16 g2 / 16 d2 / 16 e2 / 16 {f1 / 4，g1 / 4

欧姆龙EPLAN宏文件，绘制EPLAN电气图纸时可以选择调用该窗口宏来创建图纸。

该存储库包含用于各种光学音乐识别任务的许多数据集的集合，包括人员线检测和删除，卷积神经元网络（CNN）的训练或通过将系统与已知的真实情况进行比较来验证现有系统。 请注意，大多数数据集都是由研究人员开发的，使用它们的数据集需要接受一定的许可和/或引用各自的出版物，如每个数据集所示。 大多数数据集都链接到官方网站，您可以在其中下载数据集。 如果您对光学音乐识别研究感兴趣，可以在找到精选的书目。 概述 该存储库引用了以下数据集： 名称 雕刻 尺寸 格式 典型用法 手写的 15200个符号 文本文件 符号分类（在线+离线） 排版+手写 〜90000个符号 图片 符号分类（离线） 手写的 1000个分数图像 图片 撤职人员，作家身份证明 手写的 > 90000条注释 图像，度量注释，MuNG 符号分类，对象检测，端到端识别，量度识别 排字 300000图片 图片，XML 符号分类，对象

基于OMR技术的乐谱图像匹配算法，陈根方，夏顺仁，如何判断二个的乐谱图像是不是同一音乐作品？文章提出了先利用光学乐谱识别(OMR)技术识别这二个乐谱图像，得到二个MIDI文件，然后利

OMR Reader是一种从OMR纸的扫描图像中读取数据的应用程序。 您可以先为特定表单创建模板，然后将其另存为.omr文件。 要创建模板，请使用带有所有填充标记的表单。 程序将自动检测标记。 现在选择一个组的标记，然后为该组命名。 对表单上的所有选项组执行此操作。 现在，将这些组的信息保存在.omr文件中。 对于不同的形式，您可以具有不同的.omr文件。 这些文件以后可用于批量处理OMR纸的扫描图像。 请评价...

使用深度神经网络的光学音乐识别 抽象的 光学音乐识别是一个充满挑战的领域，在许多方面都与光学文本识别类似。 但是，它带来了传统的基于管道的识别系统所面临的许多挑战。 在手写文本识别领域，端到端方法已被证明是优越的。 我们试图将这种方法应用于OMR领域。 具体来说，我们专注于手写音乐识别。 为了解决培训数据的不足，我们开发了一种用于手写音乐的雕刻系统，称为Mashcima。 此雕刻系统成功模仿了CVC-MUSCIMA数据集的样式。 我们在CVC-MUSCIMA数据集的一部分上评估了我们的模型，这种方法似乎很有希望。 论文文本 您可以在阅读整个论文 在新机器上设置 确保已安装所有必需的python软件包： pip install numpy pip install cv2 pip install tensorflow # tensorflow version 1 is needed pip

OMRON HOST LINK驱动，适用于ifix和fix32， Platform ：Windows NT, 2000, XP, Server 2003, Vista Version ：6.40 Type ：COM

论文研究乐谱识别中音符分割技术的研究

omr-opencv-python 此回购包含使用python opencv库进行光学标记识别的模板和源代码