Как найти ноты по картинке

Мы достаточно хорошо знакомы с программами распознавания сканированного текста, речи, сравнения изображений и т.п. Сегодня давайте поговорим о программе распознавания музыки с нотного листа, который был предварительно отсканирован, и затронем новый и полезный формат NIFF.

Автор Грэхем Джоунс (Graham Jones) начал разработку программы примерно в 1996-м году. Надо сказать, что Джоунс — очень опытный, квалифицированный программист, участвовавший в создании не одного интересного интеллектуального продукта. На данный момент Джоунс является членом нескольких авторитетных союзов и ассоциаций, таких как IEEE Computer Society, British Machine Vision Association, The Association of C and C++ Users.

И разработки свои Джоунс ведет в старом стиле программирования, характерная черта которого — отсутствие дизайна, что, кстати, присуще многим разработкам того времени. Вторая отличительная особенность «старого» стиля — уникальные возможности, предоставляемые программой. Как тут не вспомнить вторую похожую программу — Cool Edit? Налицо — «программистский» дизайн и уникальные возможности.

Итак, Sharp Eye. Интерфейс программы состоит из двух основных окон. В одном окне отображается отсканированное изображение, во втором — основное окно программы, в котором находится главное меню и панель с кнопками. Самое интересное, что решение двух окон на экране мне сначала не понравилось, так как напомнило похожие решения 1996-1997 гг. Как известно, индустрия от них отказалась. Хотя, следует отметить, в Sharp Eye активными являются сразу два окна, а не только то, которое сверху (что отличает данную программу от других похожих). К тому же автор сделал опцию сохранения размещения окон на рабочем столе в том виде, который удобен пользователю.

Первым делом в окне изображений размещается файл с расширениями TIFF или BMP. В программе применимы только двухцветные файлы, что напоминает принцип работы большинства программ, работающих с распознаванием текста. Если вы сканируете изображение, то должны понимать, что многое зависит от его качества — программа должна отчетливо распознать линии нотного стана и сами ноты. В принципе, это делает программу недостаточно универсальной, так как если вы возьмете простую нотную книжку и положите ее на сканер, то и линии нотного стана будут не прямыми, потертости в определенных местах не дадут возможности качественно распознать графические элементы.

Вторым этапом является непосредственно переход к основному окну, редактированию нот, элементов, символов, условных обозначений. Все воспроизводится на MIDI-синтезаторе и сохраняется в форматах MID и NIFF (Notation Interchange File Format — более расширенный MIDI-формат, содержащий в себе дополнительную и необходимую информацию, например, ключи; я бы назвал его более профессиональным).

В программе имеется банк символов и условных обозначений. Отдельное внимание уделено ритму, поэтому рекомендую внимательно изучить help.

Адрес сайта, с которого можно скачать Sharp Eye, — www.visiv.co.uk. Размер файла с последней версией занимает порядка 1.24 Мб. Скачав файл, скопируйте его в папку Windows/Temp и запускайте инсталляцию оттуда. В противном случае программа может не найти необходимых файлов. Программа бесплатна ровно 30 дней после установки, если хотите продолжения — зарегистрируйтесь.

Сферы применения программы

Надо сказать, что сейчас происходит повсеместный переход от представления данных в печатном виде к представлению оных в компьютерном формате. Однако библиотеки нот в Интернете — не слишком распространенное явление, более того, хорошие ноты в простых полиграфических изданиях — большая и дорогая редкость. Поэтому формат NIFF является палочкой-выручалочкой для наших музыкантов, а также для нотных библиотек, музыкальных школ, училищ, консерваторий. Переход к данному формату исправит существующее положение, с его помощью можно с гораздо меньшими усилиями перенести базу, хранящуюся в печатном виде, в компьютерный формат.

Для начинающих эта программа весьма полезна благодаря следующим своим возможностям: она вопроизводит музыку и одновременно «показывает» ноты.

который поможет получить напечатанный текст из PDF документов и фотографий

Принцип работы ресурса

Отсканируйте или сфотографируйте текст для распознавания

Загрузите файл

Выберите язык содержимого текста в файле

После обработки файла, получите результат * длительность обработки файла может составлять до 60 секунд

• Форматы файлов
• Изображения: jpg, jpeg, png
• Мульти-страничные документы: pdf

• Сохранение результатов
• Чистый текст (txt)
• Adobe Acrobat (pdf)
• Microsoft Word (docx)
• OpenOffice (odf)

Наши преимущества

• Легкий и удобный интерфейс
• Мультиязычность
  Сайт переведен на 9 языков
• Быстрое распознавание текста
• Неограниченное количество запросов
• Отсутствие регистрации

• Защита данных. Данные между серверами передаются по SSL + автоматически будут удалены
• Поддержка 35+ языков распознавания текста
• Использование движка Tesseract OCR
• Распознавание области изображения (в разработке)
• Обработано более чем 5.7M+ запросов

Основные возможности

Распознавание отсканированных файлов и фотографий, которые содержат текст

Форматирование бумажных и PDF-документов в редактируемые форматы

Приветствуем студентов, офисных работников или большой библиотеки!

У Вас есть учебник или любой журнал, текст из которого необходимо получить, но нет времени чтобы напечатать текст?

Наш сервис поможет сделать перевод текста с фото. После получения результата, Вы сможете загрузить текст для перевода в Google Translate, конвертировать в PDF-файл или сохранить его в Word формате.

OCR или Оптическое Распознавание Текста никогда еще не было таким простым. Все, что Вам необходимо, это отсканировать или сфотографировать текст, далее выбрать файл и загрузить его на наш сервис по распознаванию текста. Если изображение с текстом было достаточно точным, то Вы получите распознанный и читабельный текст.

Сервис не поддерживает тексты написаны от руки.

Поддерживаемые языки:
Русский, Українська, English, Arabic, Azerbaijani, Azerbaijani — Cyrillic, Belarusian, Bengali, Tibetan, Bosnian, Bulgarian, Catalan; Valencian, Cebuano, Czech, Chinese — Simplified, Chinese — Traditional, Cherokee, Welsh, Danish, Deutsch, Greek, Esperanto, Estonian, Basque, Persian, Finnish, French, German Fraktur, Irish, Gujarati, Haitian; Haitian Creole, Hebrew, Croatian, Hungarian, Indonesian, Icelandic, Italiano, Javanese, Japanese, Georgian, Georgian — Old, Kazakh, Kirghiz; Kyrgyz, Korean, Latin, Latvian, Lithuanian, Dutch; Flemish, Norwegian, Polish Język polski, Portuguese, Romanian; Moldavian, Slovakian, Slovenian, Spanish; Castilian, Spanish; Castilian — Old, Serbian, Swedish, Syriac, Tajik, Thai, Turkish, Uzbek, Uzbek — Cyrillic, Vietnamese

© 2014-2019 img2txt Сервис распознавания изображений / v.0.6.5.0

Программа для распознавания нот.

• Windows 10
• Windows 8.1
• Windows 8
• Windows 7
• Windows Vista
• Windows XP

Тип лицензии:
Условно-бесплатное

Chord Pickout – специальный сервис для получения нотных страниц из аудиодорожек. Инструмент устанавливается на стандартные компьютеры и поддерживается операционной системой Windows всех версий (включая 64-битные).

Принцип работы программы очень прост: пользователь загружает композицию в формате MP3 или WAV, программа автоматически обрабатывает дорожку и выводит ноты на экран. Оперативные модули обработки Chord Pickout позволяют конвертировать в ноты сложную на ручной подбор музыку.

Широкое применение приложение находит среди музыкантов, желающих подобрать на гитаре, скрипке или фортепиано современные музыкальные треки. Благодаря легкому и оперативному интерфейсу освоиться в программе можно за считанные минуты.

Что нового

В список инструментов добавлен клавесин.

Оценки и отзывы

В общем работает

Удивлена, действительно работает. Не без косяков совсем (у меня расхождения если в строчке второй инструмент вступает после паузы, партии тогда расходятся), но в основной массе работает и может выручить при оцифровке

Потрясающее приложение

Воспроизводит мелодию по нотам со скана или фотографии листа. При этом приложение учитывает все знаки, длительности, аккорды и т.п.
Очень помогает разбирать новые произведения.
Думаю, что предназначено для чайников вроде меня, которым нужно — при полном отсутствии знаний — помогать ребёнку осваивать новый материал из музыкальной школы.

Ок

Работает всё как заявлено. Я с листа играть не умею, а пока пропишешь каждую нотку в каком нибудь «Сибелиусе», уйдёт куча времени, и не факт, что эта композиция понравится. А здесь фоткнул и сразу прослушал. Супер! Если у кого-то плохо работает, то возможно устарел гаджет.
У программистов и производителей похоже сговор. У меня айпад 2 перестал загружать «Сканворды», хотя для этой программы не нужны супер способности устройства. Ну как-то так.

Конфиденциальность приложения

Разработчик David Zemsky указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.

Сбор данных не ведется

Разработчик не ведет сбор данных в этом приложении.

Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, задействованных функций или других факторов. Подробнее

Информация

Провайдер

David Zemsky

Размер

46 МБ

Категория

Музыка

Совместимость

iPhone

Требуется iOS 10.0 или новее.

iPad

Требуется iPadOS 10.0 или новее.

iPod touch

Требуется iOS 10.0 или новее.

Mac

Требуется macOS 11.0 или новее и компьютер Mac с чипом Apple M1 или новее.

Языки

русский, английский, вьетнамский, голландский, испанский, итальянский, корейский, немецкий, норвежский (букмол), португальский, традиционный китайский, упрощенный китайский, французский, чешский, шведский, японский

Возраст

4+

Copyright

© David Zemsky

Цена

449,00 ₽

• Сайт разработчика

• Поддержка приложения

• Политика конфиденциальности

• Сайт разработчика

• Поддержка приложения

• Политика конфиденциальности

Поддерживается

• 

  Семейный доступ
  

  При включенном Семейном доступе приложением могут пользоваться до шести членов «Семьи».

Вам может понравиться

Если аккомпанировать по слуху, то допустим. Но в большинстве романсов аккомпанимент слишком сложный для этого. Рахманинова «Не пой красавица при мне», например, попробуйте сыграть в другой тональности.

Если сложный аккомпанемент, то необходимы партитуры. Конечно сходу можно и не сыграть или сыграть не точно. Чтобы сыграть правильно и правильно перевести в нужную тональность, нужны партитуры и опять же слух. Программа тут Вам ничем не поможет. К примеру программа Вам сыграет в другой тональности, как же без слуха понять, правильно ли она играет?

Если сходу по партитурам тяжеловато переводить из тональности в тональность, воспользуйтесь гаммами. Я здесь даже публиковал статью, как переводить из тональности в тональность песни. Главное тут четко понять в какой тональности Вам удобно работать с произведением и от этого уже исходить.

Изменено 25 Февраля, 2016 в 09:29 пользователем Vitty

987.8

Рисунок 1.2 — Ноты первых двух октав

1.1 Фильтрация шумов полутонового изображения

В процессе считывания и преобразования в цифровой массив изображение
подвергается различным искажениям и зашумлению, что требует эффективных средств
его улучшения. Фильтрация — это устранение шумов в изображении, таких как
невысокое качество отдельных элементов, возникновение погрешностей
сканирования, неверно выбранное разрешение, неоднородность контура,
изолированные пустоты внутри объекта, разрывы, слияния.

Для фильтрации шумов полутоновых изображений наиболее часто используются
усредняющий, пороговый и медианный фильтры.

1.1.1 Усредняющий фильтр

Работа усредняющего фильтра заключается в замене яркости в данном пикселе
на среднюю яркость, вычисленную в его 8-окрестности, включая и сам пиксель:

Достоинством усредняющего фильтра является его простота. К недостаткам
можно отнести сглаживание ступенчатых и пилообразных функций. Кроме того,
пиксели, имеющие существенное отличие в значении яркости и являющиеся шумовыми,
будут вносить значительный вклад в результат обработки.

Рисунок 1.1.1.1 — Пример работы усредняющего фильтра

1.1.2 Медианный фильтр

Еще одним методом улучшения качества изображения является медианная
фильтрация. Яркость а9 заменяется медианой пикселей, попадающих в окно матрицы
(маски).

Медианой дискретной последовательности n элементов при нечетном n
называется элемент, для которого существует (n-1)/2 элементов меньших или
равных ему по величине и (n-1)/2 элементов больших или равных ему по величине.

При обработке пикселей изображения, находящихся на границах экрана,
возникают проблемы. Для их решения можно виртуально нарастить изображение его
зеркальным отображением на границе.

Медианный фильтр в одних случаях обеспечивает подавление шума, а в других
вызывает нежелательное подавление сигнала. Медианный фильтр не влияет на
пилообразные и ступенчатые функции, что обычно является полезным свойством,
однако он подавляет импульсные сигналы, длительность которых составляет менее
половины ширины окна. Фильтр также вызывает уплощение вершины треугольной
функции.

Рисунок 1.1.2.1 — Пример работы медианного фильтра

1.2 Алгоритмы бинаризации изображения

Каждый пиксель изображения состоит из 3-х цветов, у каждого цвета есть
интенсивность от 0 до 255. Для того чтобы максимально точно распознать ноты,
необходимо преобразовать изображение в чёрно-белое, т.е. провести его
бинаризацию. Бинаризация — преобразование изображения к бинарному виду.
Бинарное изображение гораздо легче поддаётся распознаванию.

Существуют различные подходы к бинаризации, которые условно можно
разделить на 2 группы: пороговые и адаптивные. Пороговые методы бинаризации
работают со всем изображением, находя какую-то характеристику (порог),
позволяющую разделить все изображение на чёрное и белое. Адаптивные методы работают
с участками изображений и используются при неоднородном освещении объектов.

1.2.1 Алгоритм бинаризации пороговым методом

В данном проекте реализовано 2 метода бинаризации: пороговая и
бинаризация методом мод. Если пользователь преобразует изображении в
чёрно-белое вручную, используется пороговая бинаризация.

Пороговая бинаризация — разбиение изображения на две области, одна из
которых содержит все пиксели со значением ниже некоторого порога, а другая
содержит все пиксели со значением выше этого порога. Цвет пикселя на
результирующем изображении рассчитывается согласно формуле 3.1.

   (3.1)

где P(i,j) — цвет пикселя
на исходном изображении,

P1(i,j) — цвет пикселя на новом изображении,

t —
пороговое значение.

1.2.2 Алгоритм бинаризации методом мод

Если пользователь преобразует изображении в чёрно-белое автоматически,
используется бинаризация методом мод.

В методе мод используется гистограмма яркостей пикселей на изображении.
Метод мод можно использовать для изображений с хорошо отличимым объектом и
фоном. В таких изображениях будет 2 хорошо различимых пика.

Впадина между пиками может быть найдена как минимум между двумя
максимумами, а соответствующее ему значение интенсивности выбирается как порог
бинаризации.

Недостатком данного алгоритма является то, что если изображение имеет
очень низкую яркость, то при работе алгоритма возникают значительные
погрешности.

Рисунок 1.2.2.1 Гистограмма с двумя пиками.

2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

В ходе выполнения данного курсового проекта необходимо разработать
приложение, которое подготовит изображение с нотами для распознавания,
распознает ноты, а затем воспроизведёт их.

Входными данными для проекта является изображение с нотами в формате
*.bmp. Для корректного распознавания необходимо загружать изображение с нотами
первых двух октав с длительностью нот от целой до четвертной; на изображении не
должны располагаться посторонние объекты. В программе все операции по
подготовке изображения к распознаванию необходимо выполнять последовательно.

В программе необходимо предусмотреть следующие этапы:

— загрузка изображения;

—       бинаризация изображения;

—       поворот изображения;

—       распознавание изображения;

—       проигрывание распознанных нот.

Требования к реализации проекта:

—       Операционная система — Windows 7;

—       Среда разработки приложения — Microsoft Visual Studio 2010;

—       Язык программирования — C#.

3. ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ АЛГОРИТМОВ И ПОДХОДОВ

Работа с изображением в данном проекте производится на основе библиотеки
Drawing.dll, в которой описаны основные классы (Bitmap, Image, Graphics, Point)
для реализации приложения. Для воспроизведения звуков используется библиотека
Kernel32.dll.

3.1 Алгоритм поворота изображения

Для поворота изображения используется стандартная функция C#, входными параметрами которой
являются сама картинка, угол, на который её необходимо повернуть, и координаты
точки, относительно которой будет происходить поворот.

Т.к. известно, что большую часть изображения с партитурой занимает нотный
стан, то отталкиваясь от этого можно найти точки верхней линии стана. Для этого
необходимо обрабатывать изображение сверху вниз и найти две точки первой линии
нотного стана, находящиеся на некотором расстоянии друг от друга.

Рисунок 3.1.1 — Нахождение линий

После того, как были найдены две точки, нужно провести прямую, проходящую
через них. Затем из первой точки проводится горизонтальная прямая, параллельная
координатной оси Ох. Далее по теореме синусов необходимо вычислить угол между
двумя проведёнными прямыми.

Рисунок 3.1.2 — Необходимый угол для поворота

Поворот изображения происходит относительно той точки, из которой были
проведены обе прямые.

3.2 Формирование информативных признаков для распознавания

Для распознавания нот было испытано несколько способов и алгоритмов
распознавания. Наилучший результат показал следующий метод. Чтобы распознать
ноты, необходимо сначала выделить линейки нот, а после пройтись по каждой,
распознавая ноты относительно пяти линий.

Нота определяется в зависимости от того, между какими линиями она
находится. Если она находится ниже, чем 5-я линия, то это нота «до» первой
октавы, если ниже 5-й, но касается её, — это нота «ре», на 5-й линии — «ми»,
между 5-й и 4-й — «фа», на 4-й — «соль», между 4-й и 3-й — «ля», на 3-й — «си»,
между 3-й и 2-й — нота «до» второй октавы, на 2-й — нота «ре», между 2-й и 1-й
— «ми» и т.д.

Рисунок 3.2.1 — Распознаваемые ноты

Далее необходимо определить длительность звучания ноты. Так, если нота не
закрашена и у неё нет штиля, то она является целой. Если нота не закрашена, но
у неё есть штиль, то она является половинной.

Рисунок 3.2.2 — Элементы изображения ноты: 1 — флажок, 2 — штиль, 3 —
головка

Определение происходит следующим образом. Сначала определяем, закрашена
ли нота. Для этого проходим по нотному стану слева направо и находим скопления
пикселей, которые и будут являться нотами. Далее определяем начало такого блока
пикселей. Затем находим центр блока и определяем значение яркости центрального
пикселя. Если в центре ноты находятся белые пиксели, то данная нота является
целой либо половинной.

Далее определяем, есть ли у данной ноты штиль. Чтобы определить штиль,
идущий вверх, находим правую границу блока пикселей (ноты) и смотрим, есть ли
выше чёрные пиксели. Чтобы определить штиль, идущий вниз, из начала блока
пикселей движемся вниз. Если на пути встретятся чёрные пиксели, значит, у
данной ноты есть штиль. Если у ноты есть штиль, то она является половинной.
Если штиля нет — нота целая.

.3 Распознавание с обучением. Метод эталонов

Распознавание незакрашенных нот в данном проекте осуществляется при
помощи метода эталонов. Суть этого метода состоит в следующем.

Для каждого класса, состоящего из 3 нот, по обучающей выборке строится
эталон, имеющий следующие значения признаков:

где
—
значение i-го признака у эталона,количество объектов данного образа в обучающей
выборке.

Распознавание
осуществляется следующим образом. На вход системы поступает объект , принадлежность которого к тому или иному образу
системе неизвестна. От этого объекта измеряются расстояния до эталонов всех
образов, и система относит объект  к тому
образу, расстояние до эталона которого минимально.

Для
нахождения минимального расстояния используется Евклидово расстояние.

По определению Евклидова расстояния квадрат расстояния между двумя
точками x и y в пространстве D равен

x, y)=

Описание файлов, входящих в проект, представлено ниже:

·        MainForm.cs — модуль, в котором содержатся методы для
открытия и распознавания изображения;

·        PlayNote.cs — модуль, содержащий методы для проигрывания
распознанных нот.

На рисунках 4.1.2 — 4.1.3 изображена IDEF0-диаграмма приложения,
спроектированная в среде BPwin.

Рисунок 4.1.1 — Структура проекта

Рисунок 4.1.2 — контекстная диаграмма процесса «Распознавание музыкальных
нот»

Рисунок 4.1.3 — декомпозиция контекстной диаграммы

Рисунок 4.1.4 — декомпозиция процесса «Распознавание изображения»

.2 Описание классов, функций, методов

В ходе работы были реализованы следующие классы и методы:

—       class MainFrom — класс, содержащий методы для
подготовки изображения к распознаванию и обрабатывающий работу формы и нажатие
кнопок

—       class PlayNote — класс, содержащий метод, для
воспроизведения нот.

В классе MainFrom разработаны
следующие методы:

·        public double getAngle — метод, находящий угол, на который
необходимо повернуть изображение;

·        public Bitmap RotateImage — метод, возвращающий повёрнутое изображение;

·        public Bitmap MakeGray — метод, выполняющий бинаризацию изображения;

·        private void auto_rotare_Click — метод, обрабатывающий
кнопку, по которой происходит автоматический поворот изображения;

·        public btn_Go_Click — метод, обрабатывающий кнопку
«Преобразовать»

·        public btn_OpenFile_Click — метод, позволяющий открыть
изображение

·        public findNote — метод, определяющий ноту по её
расположению между линиями нотного стана

·        public Identification_Note — метод распознавания скрипичного
ключа, нотного стана и нот

·        public btRotate_Click — метод, позволяющий пользователю
самостоятельно повернуть изображение

·        public button4_Click — метод, позволяющий пользователю
самостоятельно сделать бинаризацию изображения

·        public btAutoBin_Click — метод, выполняющий автоматическую
бинаризацию

·        public btRotateLeft_Click — метод для поворота изображения
на 90 градусов влево

·        public btRotateRight_Click — метод для поворота изображения
на 90 градусов вправо

·        private void btn_play_Click — метод, запускающий
воспроизведение найденных нот.

В классе PlayNote
разработан следующий метод:

·        public void Play_Note(string note,
int time) — метод для воспроизведения ноты.

4.3 Тестовый пример и руководство пользователя

При запуске программы окно имеет вид, представленный на рисунке 4.3.1.

Рисунок 4.3.1 — Главное окно приложения после запуска

Для начала необходимо произвести обучение системы тем нотам, которые она
сможет в дальнейшем распознавать. Для этого необходимо загрузить растровое
изображение для обучения. На этом изображении находятся ноты первых двух октав
по 3 экземпляра каждой ноты. Такое изображение необходимо для распознавания
методом эталонов. Загрузить картинку можно при помощи кнопки «Обзор». Далее в
появившемся диалоговом окне (рисунок 4.3.2) необходимо выбрать нужный файл
формата *.bmp.

Рисунок 4.3.2 — Диалоговое окно загрузки растрового изображения

После того, как было выбрано обучающее изображение, оно появляется на
вкладках «Исходный файл» и «Преобразование».

Рисунок 4.3.3 — Главное окно после загрузки обучающего изображения

Теперь изображение нужно преобразовать в чёрно-белое. Для этого
необходимо перейти на вкладку «Преобразование» и нажать кнопку «Автобинаризация».

Далее для обучения программы необходимо нажать на кнопку «Обучение
(Эталоны)». После этого в правом верхнем углу программы будет выведена таблица
всех 52 классов нот.

Рисунок 4.3.4 — Таблица классов для обучающего изображения

Эта таблица содержит следующую информацию по столбцам:

№ — номер ноты на изображении;

Позиция — позиция ноты относительно строк нотного стана;

Тон — тон класса нот (каждый класс состоит из 3 нот);

Классы — названия классов, к которым относятся ноты.

На этом этап обучения системы завершён. Чтобы пользователь при работе со
своим изображением случайно не нажал на кнопку обучения, она становится
неактивной.

Для загрузки пользовательского изображения, которое необходимо будет
распознать, нужно снова перейти на вкладку «Исходный файл», нажать на кнопку
«Обзор» и в появившемся диалоге выбрать необходимое изображение. После этого
картинка загрузится в программу.

Рисунок 4.3.3 — Главное окно после загрузки обучающего изображения

Загруженное изображение может находиться в повёрнутом состоянии. Для
корректной работы программы его необходимо расположить строго горизонтально.
Для этого нужно перейти на вкладку «Преобразование» и нажать на кнопку
«Автоповорот», тогда программа сама расположит изображение горизонтально и
отобразит значение угла поворота.

Рисунок 4.3.5 — Угол, на который программа повернула исходное изображение

Рисунок 4.3.5 — Главное окно после поворота изображения

Также в программе пользователю предоставлена возможность самому выбрать
значение угла поворота изображения. Для этого необходимо ввести желаемое
значение угла в поле «Угол» и нажать кнопку «ОК».

Если необходимо повернуть изображение на 90° влево или вправо, можно воспользоваться кнопками  и .

После поворота изображения необходимо преобразовать его в чёрно-белое,
чтобы убрать появившиеся помехи. Для этого необходимо нажать кнопку
«Автобинаризация». Результат показан на рисунке 4.3.6.

Рисунок 4.3.6 — Главное окно программы с результатами бинаризации
изображения

Если пользователя не устроит результат автобинаризации, он может провести
её вручную. Для этого необходимо ввести порог бинаризации в поле «Порог» и
нажать кнопку «ОК».

После совершённых действий можно приступать к распознаванию изображения.
Для этого необходимо нажать на кнопку «Преобразовать по признакам!». После
этого программа заполнит вторую таблицу классов.

Рисунок 4.3.7 — Таблица классов нот для распознаваемого изображения

В этой таблице содержится следующая информация по столбцам:

Позиция — позиция ноты относительно строк нотного стана;

Тон — тон класса ноты;

R —
позиция данной ноты в таблице классов;

Классы — название класса, к которому относится нота.

Чтобы узнать расстояние от одной ноты до всех классов необходимо выделить
в таблице классов строку, в которой она записана, и нажать на кнопку
«Расстояние».

Рисунок 4.3.8 — Расстояния от распознаваемой ноты до каждого класса

Рисунок 4.3.9 — Главное окно программы с результатами распознавания
изображения

Под каждой распознанной нотой выводится номер класса, к которому она
принадлежит.

Программа распознала все ноты. Теперь они готовы к
воспроизведению. Для того, чтобы начать проигрывание мелодии, необходимо нажать
на кнопку .

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения данного курсового проекта было разработано приложение,
которое распознаёт ноты, находящиеся на загруженном изображении, и
воспроизводит их.

Тестирование приложения при различных условиях показало довольно
стабильную работу и высокую отказоустойчивость.

Преимуществом разработанной программы является то, что она может не
только распознавать ноты, но и воспроизводить их.

Среди недостатков приложения можно отметить то, что оно распознаёт только
целые, половинные и четвертные ноты первых двух октав и распознавание не всегда
бывает на 100% точным, т.к. правильность распознавания во многом зависит от
качества и корректности входного изображения.

Разработанное приложение может послужить базой для дальнейшего построения
более серьезного программного продукта. В частности, можно добавить следующий
функционал:

·        распознавание и воспроизведение остальных нот;

·        распознавание и воспроизведение длительности звучания ноты;

·        распознавание и воспроизведение нот со знаками альтерации;

·        распознавание и воспроизведение нот, записанных на разных
нотных станах и объединённых акколадой.

Так же можно доработать обработку изображения для повышения точности
распознавания.

Приложение может использоваться теми
пользователями, которые начинают обучаться на каком-либо музыкальном
инструменте и хотят прослушать ту или иную мелодию перед тем, как разучить её.

ЛИТЕРАТУРА

1.   Вельтмандер П.В. Учебное пособие «Основные алгоритмы
компьютерной графики». Издательство: Спектор-Новосибирск, 2000.

2.      Дэвис Форсайт, Жан Понс, Учебное пособие
«Компьютерное зрение, современный подход». Издательство: Вильямс, 2004.

.        Ковалева И.Л., «Алгоритмы обработки изображений»,
БНТУ, 2007.

.        Эндрю Троелсен, «С# и платформа .NET». Издательство: Питер Пресс, 2008.

Оптическое распознавание музыки или OMR — это технология, которая может преобразовывать ваши старые музыкальные ноты и партитуры в цифровые аудиофайлы без необходимости их перекомпоновки. Все, что вам нужно сделать, это отсканировать их и преобразовать в PDF. Приложения PDF to MIDI Converter могут затем оцифровать ваши документы в аудиофайлы, известные как MIDI, которые можно легко импортировать в секвенсор или DAW. Когда вы загружаете файлы MIDI, вы можете назначать виртуальные инструменты на каждую дорожку и «воспроизводить» материал, как если бы вы сидели перед оркестром.

Лучшие конвертеры PDF в MIDI (OMR)

1. SmartScore

Изображение: SmartScore

Smart Core может просто преобразовать любой формат партитуры, например PDF-файл, отсканированный файл или даже фотографию партитуры, в MusicXML, стандартный формат файлов для всех приложений для нотной записи. Это приложение может распознавать сложные сигналы, такие как поперечные лучи, голоса внутри персонала, изменения тональности и размера, что делает его подходящим для самых сложных прогрессивных композиций. Вы можете добавлять дополнительные части, повторять, реорганизовывать и повторно связывать структуры аккордов с помощью графических методов перетаскивания без нарушения исходных нот или изменения отрывков.

• Включен простой в использовании переводчик MusicXML.
• Его действительно просто использовать благодаря функциям перетаскивания.
• Предоставляется каждый символ, используемый в нотной записи.

Нажмите здесь, чтобы перейти на веб-страницу

2. ScanScore

Изображение: ScanScore

ScanScore — это программа, разработанная для художников, композиторов и продюсеров, которые ищут простой, но эффективный подход к сканированию и оцифровке своих нот. Доступность ScanScore для настольных компьютеров, планшетов и мобильных телефонов делает ваши процедуры сканирования и преобразования файлов «портативными», позволяя использовать их в дороге, в туристическом автобусе или в самолете. Отдельные ноты, группы нот, такты, разделы и даже всю партитуру можно транспонировать, что отлично подходит для аранжировщиков, представляющих новые песни исполнителям и клиентам.

• Технология воспроизведения позволяет быстро находить и идентифицировать неисправности.
• Файлы MusicMXL или MIDI могут использоваться в качестве выходных файлов.
• Механизм воспроизведения, простой в использовании

Щелкните здесь, чтобы посетить веб-сайт.

3. SharpEye

Этот инструмент может считывать отсканированную копию партитуры и преобразовывать ее в файлы MusicXML, MIDI или NIFF, которые затем можно загрузить в любой секвенсор. Он имеет функцию, которая позволяет вам искать тексты песен или аккорды после сканирования, что позволяет вам быстрее перемещаться по графическому интерфейсу.

Редактор этой программы также позволяет отключать звук, стирать, переупорядочивать или вырезать определенные области по желанию. Для упрощения навигации по партитуре программа сразу же переходит к точке редактирования во время редактирования. Алгоритм довольно точен, улавливает динамику (ppp… fff), грациозные тона, мелодии и даже акцентированные символы из лирики.

• Каждая полоса, не имеющая музыкального смысла, получает уведомление от программного обеспечения, позволяющее пользователю исправить его.
• Его довольно быстро импортировать с помощью метода перетаскивания.
• Программное обеспечение довольно легкое, что делает его идеальным для старых систем.

Щелкните здесь, чтобы посетить веб-сайт.

4. PlayScore

PlayScore — это мобильное приложение, которое позволяет сканировать ноты с вашего телефона или планшета, и оно доступно в Google Play (Android) и App Store (iOS) (iPhone). Делая снимки камерой вашего телефона и просматривая музыку, программа сканирует ваши ноты на бумаге. Оцифрованная партитура преобразуется в форматы MusicXML и MIDI, которые можно импортировать в любой секвенсор или DAW. Приложение позволяет прослушивать партитуру с интегрированными в нее базовыми виртуальными звуками. После сканирования отрывка встроенный редактор позволяет изменять темп песни в реальном времени, создавать петли, удалять части и реорганизовывать отрывок.

• Эта работа значительно упрощается благодаря функции редактирования перетаскиванием.
• Отсканированные документы сохраняются в программе и могут быть восстановлены в любое время.
• При воспроизведении доступна аппликатура для фортепиано и скрипки.

Щелкните здесь, чтобы посетить официальный веб-сайт.

5. Сибелиус

Sibelius Ultimate позволяет сочинять, аранжировать и публиковать партитуры неограниченного размера, без ограничений по количеству инструментов или продолжительности произведения, что делает его идеальным для музыкальных саундтреков и фильмов. Программа может записывать обозначения для всех типов инструментов, включая гармонические, ритмические, струнные и т. Д.

Sibelius может автоматически нумеровать страницы или позволяет настраивать метод нумерации, используемый при работе с оценками, которые имеют несколько разделов и имеют тенденцию принадлежать друг другу, что отлично подходит для пользователей, желающих печатать свой контент в книгах.

• Доступны ключи, табуляции и ноты для любого инструмента.
• Любой партитуре может быть приписано бесконечное количество посохов.
• Каждый условный знак соответствует стилю письма.

Щелкните здесь, чтобы посетить веб-сайт.

6. MuseScore

Программа может импортировать и экспортировать файлы MIDI, а также сжатые и несжатые файлы MusicXML. Это профессиональная программа для музыки и нот, которая полностью бесплатна и без ограничений. Это простое и мощное приложение с открытым исходным кодом, которое даже принимает ввод с клавиатуры MIDI. Пользователи могут сочинять музыку для джаза, гитары, фортепиано, группы, хора и оркестра, среди других инструментов.

• Бесплатно скачать и использовать
• Передача музыки между приложениями с помощью MusicXML, MIDI,
• MuseScore разработан сообществом участников открытого исходного кода.

Щелкните здесь, чтобы посетить веб-сайт.

Ваш выбор лучших конвертеров PDF в MIDI (оптическое распознавание музыки)

Задолго до того, как песня будет преобразована в файл Midi, для ее выражения используются музыкальные партитуры. Партитуры обычно форматируются в файлах PDF, которые затем вводятся в музыкальное приложение, которое обрабатывает музыкальные ноты и выводит прекрасные тона через ваши динамики. Затем эти треки можно сохранить как Midi с помощью любого из перечисленных выше приложений. Если вы спросите нас, то ScanScore — лучший конвертер PDF в MIDI, который может конвертировать файлы PDF в файлы MIDI и совместим с основными операционными системами, такими как Windows, MacOS, Android и iOS.

FAQs

Q1. Как преобразовать PDF в Musescore?

После того, как вы установили приложение MuseScore в своей системе, импортируйте PDF-файл с помощью кнопки «Файл» в верхнем левом углу. После загрузки цифрового музыкального листа программное обеспечение преобразует его в файл проекта, а затем загрузит его. Наконец, выберите «Файл»> «Экспорт» и выберите формат MIDI.

Q2. Есть ли программа, конвертирующая аудио в MIDI?

Если вы хотите преобразовать MP3 в файл MIDI, Audacity, знаменитый бесплатный аудиоредактор с открытым исходным кодом, может сделать это за вас бесплатно. Он включает в себя множество возможностей, в том числе этот тип преобразователя, что неплохо.

Q3. Какой лучший бесплатный онлайн-конвертер PDF?

ScanScore — лучший конвертер PDF в MIDI, который полезен для преобразования PDF в файлы MIDI и поддерживается основными операционными системами, такими как Windows, macOS, Android и iOS.