光学音乐识别系统Mozart使用教程

光学音乐识别系统Mozart使用教程

1. 项目介绍

Mozart是一个开源的光学音乐识别（OMR）系统，其目的是将乐谱图像转换为机器可读的版本。该项目的简化版本旨在将乐谱图片转换成文本表示，进而可以进一步处理生成MIDI文件或音频文件如WAV或MP3。

2. 项目快速启动

环境搭建

在本地机器上搭建环境，运行项目：

# 创建虚拟环境
conda env create -f requirements.yml

# 激活虚拟环境
conda activate mozart

# 运行主程序
python3 main.py <输入目录路径> <输出目录路径>

数据集

您可以在Google Drive上找到所需的数据集。

注意事项

请参考以下issue页面获取另一个requirements.yml文件的信息。

3. 应用案例和最佳实践

• 噪声过滤与二值化：对乐谱图像进行预处理，去除噪声并转换为二值图像。
• 分割：对图像进行分割，区分不同的乐谱元素。
• 乐谱线检测与移除：识别并移除乐谱线，为符号检测做准备。
• 构建新的乐谱线：在去除乐谱线后，重新构建参考线以辅助符号识别。
• 符号检测与识别：识别乐谱中的符号，并将它们转换为文本表示。

4. 典型生态项目

Mozart项目使用了以下技术和库：

• Python 3.8.3：项目的主要编程语言。
• NumPy：用于数值计算。
• OpenCV：用于图像处理。
• scikit-learn：提供机器学习算法。
• scikit-image：用于图像处理。

以上就是Mozart项目的使用教程。希望对您有所帮助！