关于从图片上识别数字的问题 [问题点数:20分]

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关于图片数字读取的识别
针对<em>图片</em>上非印刷体<em>数字</em>的<em>识别</em>,该功能将使用tesseract-ocr引擎进行<em>图片</em>的<em>识别</em>,首先采用已经完成的数据模型包无法完善的实现<em>数字</em>的获取,我们将对tesseract-ocr引擎进行数据模型的训练。 首先,我们进行简单环境下的<em>数字</em><em>识别</em>,然后是复杂环境下的<em>数字</em><em>识别</em>,并能对<em>图片</em>进行一定的<em>识别</em>,截取,转化,处理,提高<em>数字</em>的<em>识别</em>率。<em>识别</em>引擎方面不进行过于复杂的处理,后期将会在清洗数据上进行一些优化。 首
机器学习识别电子数字-制作字体文件
机器学习制作字体文件
1020-数字识别
代码纯属原创,如有雷同,纯属巧合!#include &amp;lt;stdio.h&amp;gt; int main(void) { int a,b[4],i=1,j; scanf(&quot;%d&quot;,&amp;amp;a); while(a!=0) { b[i-1]=a%10; i++; a/=10; } printf(&quot;%d\n&quot;,i-1); for(i-=2;i&amp;gt;=0;i--) print...
识别数字(From pandlepandle documents)
Fromhttps://aistudio.baidu.com/aistudio/#/projectdetail/178 <em>识别</em><em>数字</em>¶ 本教程源代码目录在book/recognize_digits, 初次使用请参考PaddlePaddle安装教程,更多内容请参考本教程的视频课堂。 背景介绍 当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印&quot;Hello World&quot;。而机器学习(或深度学习...
数字识别数据
约3000条数据,可供算法训练和测试 解压密码为 123456
TensorFlow识别数字验证码过程记录
最初的代码不是我写的,别人给我的,源代码的作者已经不知道了,抱歉,在简书上找到类似的TensorFlow练习20: 使用深度学习破解字符验证码。这里我作为一个初学者,打算从零开始记录我学习的全过程。 1.下载<em>图片</em>存储并转为数组 import os,requests,re import random import numpy as np from PIL import Image from ...
数字图像字符识别——数字识别
本文简单介绍<em>图片</em>字符<em>识别</em>的原理,主要<em>识别</em><em>图片</em>中的<em>数字</em>,其他字符<em>识别</em>原理类似。大家应该知道,对于人类来说,可以很容易理解一张<em>图片</em>所表达的信息,这是人类视觉系统数万年演变进化的结果。但对于计算机这个诞生进化不到百年的 “新星”,要让它理解一张图像上的信息是一个复杂的过程。计算机理解图像是一个<em>数字</em>计算比较的过程。如图,我们一目了然的<em>识别</em>的图像中的<em>数字</em>,如何让计算机<em>识别</em>下图中的<em>数字</em>呢? 环境:VS2015...
深度学习----CNN的数字识别之LeNet-5
一、介绍 二、LeNet-5 2.1、简介 2.1、各层详解 1. C1卷积层 2. S2 下采样层(Pooling) 3. C3层 卷积层 4. S4层 Pooling层 5. C5 卷积层 6. F6 全连接层 7. 输出层 一、介绍 &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbs...
图像识别数字
对图像<em>数字</em>的简单<em>识别</em>,希望能够给你们参考参考,主要是将<em>数字</em>的特征匹配,在一定的范围内视为相识,再确定<em>数字</em>是否是1 2 3 4.。。。。。。。。。。。
BP神经网络识别手写数字项目解析及matlab实现
BP神经网络指传统的人工神经网络,相比于卷积神经网络(CNN)来说要简单些。 人工神经网络具有复杂模式和进行联想、推理记忆的功能, 它是解决某些传统方法所无法解决的<em>问题</em>的有力工具。目前, 它日益受到重视, 同时其他学科的发展, 为其提供了更大的机会。1986 年, Romelhart 和Mcclelland提出了误差反向传播算法(Error Back Propagation Algorithm) ...
图片上的数字识别
步骤: 1.图像分割->制作模板; 2.目标<em>图片</em>分割->比对<em>识别</em>; #include #include #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int getColSum(Mat src,int col) { int sum = 0; int
OpenCV-简单数字识别OCR
参考: https://stackoverflow.com/questions/9413216/simple-digit-recognition-ocr-in-opencv-python1、数据 digit.png dig.png2、C++2.1 创建样本和标签数据的代码#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv; using namespa
opencv识别数字
转自:https://blog.csdn.net/ltg01/article/details/50492556最近要做<em>数字</em><em>识别</em>这块,但是自己又完全不懂这个,网上搜资料搜了好多,但是都没找到完整代码。只有自己慢慢搞,下面写下自己的过程以及代码有不好的地方希望大神可以指出,大家相互交流下。有需要完整代码的可以自行下载源码  (源码里面 是需要自己做一个<em>图片</em>的,没有<em>图片</em>,不能直接运行)我是在VS2013...
摄像头识别手写数字
最近在做一个项目主要是团队要做一个机器人,其中有个功能就是机器人能够坐电梯。为了实现这个功能首先就得<em>识别</em>电梯上的按钮,并<em>识别</em>出上面的<em>数字</em>,以便选择楼层。        首先我想到的是手写<em>数字</em>的<em>识别</em>,虽然电梯上的按钮的<em>数字</em>是印刷体,可是如果能够<em>识别</em>手写<em>数字</em>,印刷体自然不在话下。        一开始着手时,我想到的是先给出样本模版,当给定一个<em>数字</em>时,在所给定的模版中逐一通过像素去比对,找出最相近
深度学习笔记 (二) 在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络
上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识。在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络。 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集。在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中。 import input_data mnist = inpu...
图像识别-纯数字识别
验证码<em>识别</em>的原理和过程第一步:    二值化所谓二值化就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要<em>识别</em>的文字,让<em>图片</em>变成2进制点阵。第二步: 文字分割为了能<em>识别</em>出字符,需要对要<em>识别</em>的文字图<em>图片</em>进行分割,把每个字符作为单独的一个<em>图片</em>看待。第三步:标准化对于部分特殊的验证码,需要对分割后的<em>图片</em>进行标准化处理,也就是说尽量把每个相同的字符都变成一样的格式,减少随机的程度最简单的
仪表识别数字识别
转载自:https://blog.csdn.net/huneng1991/article/details/82049207 1介绍        好久没有写博客了,主要是去学习深度学习去了,用深度学习解决了人脸检测,人脸对齐,人脸<em>识别</em>三种技术,再写相关的博客感觉没什么意思,所以荒废了许久。最近做了<em>关于</em>仪表<em>识别</em>的工作,并根据此工作成果开了一家公司。这里介绍下仪表<em>识别</em>中数码表<em>识别</em>的成果。  ...
使用KNN算法在python下识别手写数字(带注释)
# -*- coding: utf-8 -*- #pip install numpy import os import os.path from numpy import * import operator import time from os import listdir &quot;&quot;&quot; 描述: KNN算法实现分类器 参数: inputPoint:测试集...
如何识别图片上的数字
如上图,如何<em>识别</em><em>图片</em>上的<em>数字</em>
卷积神经网络实现多个数字识别
NVIDIA DLI 深度学习入门培训 | 特设三场!!4月28日/5月19日/5月26日一天密集式学习 轻松带你入门阅读全文&amp;gt;正文共6095个字,6张图,预计阅读...
Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统
本文使用Tensorflow框架进行Python编程实现基于卷积神经网络的手写<em>数字</em><em>识别</em>算法,并将其封装在一个GUI界面中,最终,设计并实现了一个手写<em>数字</em><em>识别</em>系统。
【opencv】神经网络识别数字
文本直接仅对0-9这十个文件夹中sample_mun_perclass个样本进行训练,直接通过API函数FindFirstFile和FindNextFile得到目录下文件,不需要对<em>图片</em>名编号用了一下午时间去调这个代码,所以还有很多不完善的地方,以后有时间再去完善,比如: 本文的测试<em>图片</em>仅仅是单张测试,如果要测试准确率,可以根据前面训练时批量读取<em>图片</em>的代码进行简单修改,即可进行批量测试。 参考链接
点阵或像素数字识别
有人给我发张液晶<em>数字</em><em>图片</em>,要<em>识别</em>当前液晶显示的<em>数字</em>字符,首先想到官方的库里面是自带<em>识别</em>实例,但是由于液晶<em>数字</em>图像比较模糊,且<em>数字</em>类似于像素点阵,基本官方是<em>识别</em>不出来,不过可以运用图像处理的算法简单处理,既可以将转化到连续平滑的二值化图像后再来<em>识别</em>,效果就相对好点。 思路: 1,图像均衡处理找到灰度图像二值化阀值,进行灰度处理。 2,运用3X3模型迭代膨胀,再使用中值和模糊平滑处理,让<em>数字</em>变得
opencv 数字识别详细教程
最近要做<em>数字</em><em>识别</em>这块,但是自己又完全不懂这个,网上搜资料搜了好多,但是都没找到完整代码。只有自己慢慢搞,下面写下自己的过程以及代码有不好的地方希望大神可以指出,大家相互交流下。有需要完整代码的可以留下邮箱 我是在VS2013 和opencv 2.4.9 环境下实现的。<em>关于</em>环境的搭建和配置以及软件的下载可以可以参考,http://blog.csdn.net/ltg01/article/detail
手写数字识别系统之数字提取
引言 所谓<em>数字</em>分割就是指将经过二值化后的图像中的单个<em>数字</em>区域进行提取的过程。<em>数字</em>分割在<em>数字</em><em>识别</em>中是一个必不可少的关键步骤,只有能够将<em>数字</em>进行准确的提取,才能将其一一<em>识别</em>。 <em>数字</em>分割的方法 <em>数字</em>分割的方法相当多,主要有以下几种: 基于直方图的分割 此类方法就是对...
机器学习实践之手写数字识别 - 数据初识
选择手写数据<em>识别</em>来实践机器学习及数据挖掘的知识。
[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别
http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/8579416 本文将基于OpenCV实现简单的<em>数字</em><em>识别</em>。这里以游戏Angry Birds为例,通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动<em>识别</em>。 1. 学习分类器 根据训练样本,选取模型训练产生<em>数字</em>分类器。这里的样本可以是通用的<em>数字</em>样本库(如NIST等),也可以是针对应用场景而
Kaggle入门(数字识别为例)
from:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41929171 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程
模式识别——识别数字
基本思想: 通过不同<em>数字</em>的像素点个数不同这一基本特征来对10个<em>数字</em>进行提取,基于MFC的<em>数字</em><em>识别</em>;
手写数字识别的几种算法 c 源码
手写<em>数字</em><em>识别</em>的几种算法 c 源码 手写<em>数字</em><em>识别</em>的几种算法 c 源码
图片数字自动识别工具
这个小工具可以自动的<em>识别</em><em>图片</em>中的<em>数字</em>,可以用于一般的拍照设备拍出来的<em>图片</em>中<em>数字</em>的<em>识别</em>
【好玩的计算机视觉】KNN算法手写数字识别
OCR应用非常广泛,而且有许多方法,今天用KNN算法实现简单的0-9手写<em>数字</em><em>识别</em>。 KNN算法是K近邻分类算法,属于机器学习中的监督学习,需要一定量的带标签的输入样本数据进行“训练”,然后就可以<em>识别</em>。我给“训练”打引号是因为其实KNN没有明显的前期训练过程,它是要给一个样本x分类,就从数据集中在x附近找离它最近的k各数据点,这k个数据点中包含的y类别最多,那么就把x的标签标记为y,这就完
TensorFlow-1: 如何识别数字
<em>识别</em><em>数字</em>在机器学习任务中的地位和 Hello World 在编程中是一样的。主要步骤: 获得数据:from Yann LeCun’s website 建立模型:softmax 定义 tensor,variable:X,W,b 定义损失函数,优化器:cross-entropy,gradient descent 训练模型:loop,batch 评价:准确率
python利用pytesseract自动识别图片特定区域的数字和汉字
之前尝试了训练Tesseract-OCR <em>图片</em><em>数字</em><em>识别</em>的样本库,现在利用这个<em>数字</em>库对<em>图片</em>中的字符(汉字/<em>数字</em>)进行<em>识别</em>。代码很简单: # coding=gbk import pytesseract from PIL import ImageGrab, Image def grab(): img = ImageGrab.grab([800, 220, 840, 239]) o...
识别图片中的数字------基本思路
<em>识别</em><em>图片</em>中的<em>数字</em>------基本思路 转:<em>识别</em><em>图片</em>的<em>数字</em>- 基本思路 1. 读取矩阵     拿到一张带有<em>数字</em>的<em>图片</em>后,首先就是得到它的rgb矩阵。这对于bmp格式文件来说易如反掌,对于jpg的相对麻烦一些。假设我们现在已经得到了rgb矩阵M(m*n),每个点都有三个属性(r,g,b)。 2. 灰度化       将彩色<em>图片</em>转化为灰色<em>图片</em>,目的在于使<em>图片</em>颜色初步单调,
请教如何自动识别图片上的数字
类似破解<em>图片</em>验证码 可以自动得到<em>图片</em>,<em>图片</em>上的<em>数字</em>随机生成,如何知道这些<em>数字</em>到底是多少
简单图片数字验证码的识别
由于近期工作的一些需要,研究了下验证码的自动<em>识别</em>方面的东西,同时参考了网上别人写的一些程序和思路,这里大概记一下,主要用于备忘。该方法只适用于字体统一规整的、没有扭曲拉伸的简单<em>数字</em>验证码的<em>识别</em>,形如 这样的<em>图片</em>验证码,可以考虑采用类似的法来进行自动<em>识别</em>。 算法思路如下:   1. 根据验证码<em>图片</em>的分析结果(主要是分析<em>数字</em>所在的像素位置),对其进行分割,分割成包
快速识别图片数字小工具
快速获取<em>图片</em>上的<em>数字</em>;截图后在粘贴<em>图片</em>框内双击,截图显示在框内,点击<em>识别</em>即可<em>识别</em>数据并且已经复制<em>识别</em>出来的数据(<em>识别</em>快捷键:空格)。
使用PIL和几种分类算法对标准数字图片进行识别
simple_number_recognition 使用PIL和几种分类算法对标准<em>数字</em><em>图片</em>进行<em>识别</em>。 背景 在采集某个免费代理网站的时候,遇到比较复杂的html代码。 考虑到我需要采集的是 <em>数字</em>+点号+冒号,并且都是同一种标准字体。 就试着使用ocr来<em>识别</em>。 如何实现 使用selenium+phantomjs采集web页面,并且截图储存到本地。 使用Photoshop分析页...
图片里的数字识别组件
本<em>数字</em><em>识别</em>,是一个可以将拍照或扫描的印刷体<em>数字</em>的<em>图片</em>上的<em>数字</em><em>识别</em>出来的一个<em>数字</em><em>识别</em>组件。 使用时,只需要把要<em>识别</em>的<em>数字</em><em>图片</em>放置到本文件夹里,然后双击执行“<em>数字</em><em>识别</em>DEMO.EXE”就可以了,会自动将数
j4l Java实现识别图片中的数字 英文
j4l java 实现<em>识别</em><em>图片</em>中的 <em>数字</em> 英文
C#怎么提取图片上的数字(0~9)
<em>图片</em>如下: 各们高手,通过摄像头提取<em>图片</em>上的<em>数字</em> ,请给个思路吧!有代码就更好, 想提取<em>图片</em>是的6000
java读取图片上的数字(验证码)
需要说一下,这里说的方法对简单的<em>图片</em>读<em>数字</em>的正确率是非常高的。但是对于复杂的如字母、甚至汉字,正确率就不敢保证了。对于那些<em>图片</em>背景十分混乱,肉眼都得仔细分辨的,为了您的宝贵时间,就不要往下看了。 需要引入的jar包:                     net.java.dev.jna             jna             4.1.0        
识别图片中的数字
OCR<em>识别</em><em>图片</em>中<em>数字</em>,并显示在textbox中
ocl识别图片上的字母数字
ocl能<em>识别</em><em>图片</em>上的字母<em>数字</em>,或是拍照<em>数字</em>字母<em>识别</em>,这只是一个学习的Demo,里边的字典是自带的默认字典,如果有需要可以自己训练一个字典,网上有很多教程,在使用的时候,如果是拍照最好是只拍字母或是<em>数字</em>
识别图片中的字母数字,甚至汉字
java版的<em>识别</em>字母<em>数字</em>,甚至汉字,非常强大。 http://sourceforge.net/projects/eyeocr/files/
tesseract-ocr 识别图片中的数字
环境 windows 需要的软件 装了一定软件以后就可以用cmd命令 解析<em>图片</em>了 不过不是很准 第二个软件是用来训练第一个软件的 准备一张验证码试试 打开命令行试试 还行 换一个 不行了 用第二个软件训练一下看看效果 第一步双击train.bat 第二步 生产tif文件 ctrl+m 选择<em>图片</em> 要jpeg格式的可以多个<em>图片</em>生
数字图像识别——基于模板匹配
对于<em>数字</em>图像<em>识别</em>,其实有很多方法,例如模板匹配、神经网络、支持向量机等。但是,在这里我们处理的情况比较简单,主要体现在如下两点:(1)场景简单,是白底黑字;(2)具有明显可利用的特点,这个对于<em>数字</em><em>识别</em>很重要。其实,在matlab中就有一个OCR的函数可以<em>识别</em><em>数字</em>、标点和英文字母,但是,该算法对于<em>数字</em>比较密集的情况下,<em>识别</em>能力有限。 现在简介一下我的<em>识别</em>程序处理的场景,如下图测试图像所示,我们处理的...
机器学习初学者—手把手教你做数字图像识别:Kaggle—Digit Recognizer
项目代码Github传送门:https://github.com/JosephPai/KaggleSolution/tree/master/DigitRec 欢迎star~感恩 英文版本Notebook:https://www.kaggle.com/archaeocharlie/a-beginner-s-approach-to-classification数据集来源:https://www.k
图片数字为什么能识别
自己写了个登录,发现用这样的<em>数字</em>也是可以的?想请教一下为什么?是我少做了什么验证吗?
opencv3实现简单的数字图像识别(KNN)
正在用opencv3做一个<em>数字</em>图像<em>识别</em>的小项目,要用到KNN,但是不熟悉它的接口,因此,借鉴了大佬的博客,基本照搬了代码,代码如下: 大佬的链接如下:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5033898.html // knnrecognizenum.cpp:使用knn<em>识别</em>手写<em>数字</em> // #include "stdafx.h" #include #include
数字0~9的手写识别
效果演示 先看一下界面,界面做的有点简陋 大致记录一下操作的过程 1.点击训练 2.选择一个需要训练的<em>数字</em> 3.在白色面板上写下该训练的<em>数字</em> 4.写完后点击确定 5.双击白色面板,清除画的<em>数字</em>痕迹,重复②和3的步骤,直到训练完所有的<em>数字</em>6.在白色面板上写下需要<em>识别</em>的<em>数字</em> 7.点击<em>识别</em>,则会有一个小框弹出,显示<em>识别</em>出的<em>数字</em>,点击小框的确定按钮,双击白色面板,清除画过的痕迹 8....
0-9的数字识别
0-9的<em>数字</em><em>识别</em>(计算机输入的<em>数字</em>)。上课老师让写的神经网络的作业,比较简单的<em>数字</em><em>识别</em>,大家可以下载看看。
【机器学习】6:K-近邻(KNN)算法实现手写数字识别的三种方法
没人会看的开场白:本来觉得自己从数据建模转人工智能方向应该<em>问题</em>不大(自我感觉自己算法学的不错)。结果一个K-邻近实现手写<em>数字</em><em>识别</em>的代码就让我改了三四天。虽然网上这方面的代码是很多,但是我运行了好几个,结果都不是很理想。一次偶然的念想——为什么我不把这些代码的优点结合在一起呢,于是说做就做,年轻人嘛,反正有时间燥起来,再加上自己准备的毕业论文也是这个,动动手总有益处,于是就拙笔于此,有更好的建议与意见
手写数字识别源码 识别率98%以上 无需单独下载数据集
该代码 基于深度学习框架Keras 可以一键跑(无需单独下载数据文件) <em>识别</em>率达到了98%以上
keras手写数字识别--入门
程序由于mnist数据集直接使用(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()这种加载方式,有时候由于网络原因,很难加载成功。为此,可以直接通过地址其地址下载下来。然后使用numpy加载一下数据就行。# -*- coding: utf-8 -*- import keras # from keras.datasets import mn
关于数字识别的神经网络算法
假如有两个<em>数字</em>甚至是三个<em>数字</em>写到了一起,也就是在同一个位置重叠起来,如果是人的话一般是可以很容易看出来是哪几个<em>数字</em>,但是如果我想用神经网络<em>识别</em>出来,需要用什么样的神经网络才有用。或者说我将一张狗的照片
手写数字识别的几种实现方法
我使用了手写<em>数字</em>数据库MNIST的一个子集,并做了多种处理程序中附有数据库,完整的数据库在这儿下载,程序在这儿下载实现的算法有:模板匹配类中心欧式距离贝叶斯分类算法夹角余弦距离奖惩算法增量校正算法LMSE算法特征提取方法:图像分割为若干小块,计算笔画像素占小块总像素数的比例
MNIST 手写数字识别(一)
MNIST 手写<em>数字</em><em>识别</em>模型建立与优化 本篇的主要内容有: TensorFlow 处理MNIST数据集的基本操作 建立一个基础的<em>识别</em>模型 介绍 SoftmaxSoftmaxSoftmax回归以及交叉熵等 MNIST是一个很有名的手写<em>数字</em><em>识别</em>数据集(基本可以算是“Hello World”级别的了吧),我们要了解的情况是,对于每张<em>图片</em>,存储的方式是一个 28 * 28 的矩阵,但是我们在导入数据进...
手写数字识别
这是一款自动<em>识别</em>手写<em>数字</em>的系统,能自动<em>识别</em><em>数字</em>,编译通过
[计算机视觉] 手写数字识别(上)——数字字符分割
作业要求: 1、输入:有一张写着<em>数字</em>的A4纸的<em>图片</em>(如下) 2、A4纸矫正 3、<em>数字</em>字符切割 4、用Adaboost或SVM训练一个手写<em>数字</em>分类器 5、<em>识别</em>并输出:连串<em>数字</em>,如“13924579693”与“02087836761”等 实现环境: Windows10 + VS2015 + cimg库
OpenCV实现0到9数字识别OCR
使用OpenCV对0到9<em>数字</em>进行<em>识别</em>,实现简单OCR功能,基于CA(轮廓)分析实现特征提取,基于L1距离计算匹配实现<em>数字</em><em>识别</em>。在排除干扰的基础上,<em>识别</em>精度可以达到98%以上。整个算法分为两个部分,第一部分是特征提取,提取的特征实现了尺度不变性与轻微光照与变形干扰排除,第二部分基于特征数据进行匹配实现了相似性比较,最终<em>识别</em>0到9十个<em>数字</em>。 第一部分详解: 算法的第一部分主要是实现以下功能,提取4...
OpenCV来识别图像上的数字 0——9
怎么<em>识别</em>下面图像上<em>数字</em>呢?大神们都什么好的方法~~~~
OpenCV——识别印刷体数字(转)
<em>数字</em><em>识别</em>和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤:ROI抽取和<em>识别</em>。 1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来,这个步骤包括二值化,噪点的消除等 2. <em>识别</em>即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类,事实上属于机器学习的一个典型应用   <em>数字</em><em>识别</em>步骤: 1.先处理图像:   转换为灰度值(灰度图较之原始<em>图片</em>,将三个维度的矩阵变成了一个维度)   转换为二值图(二值图即...
OpenCV简单标准数字识别
在学习openCV时,看到一个问答做<em>数字</em><em>识别</em>,里面配有代码,应用到了openCV里面的ml包,很有学习价值。 https://stackoverflow.com/questions/9413216/simple-digit-recognition-ocr-in-opencv-python# import sys import numpy as np import cv2 im = cv2...
手写数字识别(一)(KNN+CNN+tensorflow)
       手写<em>数字</em><em>识别</em>作为模式<em>识别</em>领域的一个重要<em>问题</em>,也有着重要的理论价值,在大数据时代的背景下,其应用领域非常之广。很多学者对手写<em>数字</em><em>识别</em>提出了不同的算法,取得了不错的测试效果,但如今OCR领域大部分还在算法理论的研究阶段,并没有完善的应用体系出现。部分科技企业开发出的手写<em>数字</em>应用系统由于局限于书写的环境和书写风格的要求,只能适用于特点的应用场景,也并没有得到很好的推广。       基于此...
机器学习:手写数字识别(Hand-written digits recognition)小项目
该项目的所有代码在我的github上,欢迎有兴趣的同学与我探讨研究~地址:Machine-Learning/machine-learning-ex3/1. Introduction 手写<em>数字</em><em>识别</em>(Hand-written digits recognition),顾名思义,就是将带有手写<em>数字</em>的<em>图片</em>输入到已经训练过的机器,且机器能够很快<em>识别</em><em>图片</em>中的手写<em>数字</em>,并将之作为输出打印出来。 实现原理:现以我个人
0-9数字识别样本
含有0-9 10种灰度<em>数字</em>样本,像素为20*20,每个<em>数字</em>有500个样本。十个<em>数字</em>一共有5000个样本,足以满足做<em>数字</em><em>识别</em>同学的要求。
人工智能初探--编一个数字图片识别程序
人工智能(AI-Artificial Intelligence)是现在的科技领域最热门的一个词。作为计算机行业工作者,我们也会经常会被人问到底什么是人工智能,人工智能到底是怎么实现的等等<em>问题</em>。今天我们就来讲解一个相对简单、容易掌握、但很有效的人工智能算法,并用python来实现该算法让它<em>识别</em><em>图片</em>里的<em>数字</em>。希望大家能在这个例子里知道一些人工智能的基本概念。 我们就直入主题,先说清楚今天的目标:下面是...
人工智能应用实例:数字识别(神经网络)
人工智能应用实例:<em>数字</em><em>识别</em>(神经网络)     场景设置     现提供一大堆8*8像素的<em>图片</em>,每张<em>图片</em>上面都是一个手写体的<em>数字</em>0-9,要求通过神经网络的方法,以其中一部分<em>图片</em>作为训练集生成一个<em>数字</em><em>识别</em>的智能系统,以剩下的<em>图片</em>检验<em>数字</em><em>识别</em>系统的准确性。       数据集已经过预处理程序从手写体<em>数字</em>0-9提取位图,分为训练集datatra.txt和测试集datatest.txt,文...
深度学习之OCR(一)——多数字识别_Multi-digit Number Recognition
Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks. Ian J. Goodfellow, Yaroslav Bulatov, Julian Ibarz, Sacha Arnoud, Vinay Shet. ICLR 2014.模型介绍本文利用CNN进行门
不用框架,Python实现手写数字识别
不用框架,纯Python<em>识别</em>手写字体 ​ 有一句话说得好,要有造轮子的技术和用轮子的觉悟,今年来人工智能火的不行,大家都争相学习机器学习,作为学习大军中的一员,我觉得最好的学习方法就是用python把机器学习算法实现一遍,下面我介绍一下用逻辑回归实现手写字体的<em>识别</em>。 逻辑回归知识点回顾 ​ 线性回归简单又易用hθ(x)=θTxhθ(x)=θTxh_\theta(x)=\theta...
机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离
  一、欧氏距离 二维的公式   ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 ) 三维的公式   ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 ) n维空间的公式   n维欧氏空间是一个点集,它的每个点 X 可以表示为 (x[1],x[2],…,x[n]) ,其中 x[i](i = 1,2,…,n) 是实数,称为 X 的第i个坐...
深度学习之手写数字识别
      当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印&quot;Hello World&quot;。就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST。            MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写<em>数字</em><em>图片</em>:它也包含每一张<em>图片</em>对应的标签,告诉我们这个是<em>数字</em>几。比如,上面这四张<em>图片</em>的标签分别是5,0,4,1。MNIST数据集MNIST数据集的官网是Yann LeC...
基于机器学习的数字识别服务端
代码:https://github.com/jinhang/Identify-Numbers
纯Python实现手写数字识别+GUI界面
目录 纯Python实现手写<em>数字</em>的<em>识别</em>+GUI界面 安装必要的库 下载mnist数据集 解析<em>图片</em>与标签 导入相关库 将<em>图片</em>28*28矩阵转换为1*784向量 训练所有60000张<em>数字</em><em>图片</em>并构建分类器 保存模型与加载模型 根据测试<em>图片</em>预测<em>数字</em> GUI的实现 纯Python实现手写<em>数字</em>的<em>识别</em>+GUI界面 基于python sklearn knn算法,数据集mnist 安装必要...
基于opencv的数字识别示例
基于opencv的<em>数字</em><em>识别</em>,可用于机器人游中国<em>数字</em><em>识别</em>。在Linux开发板(如pcduino)上装好opencv后使用用
BP神经网络应用于手写数字识别--matlab程序
二:BP神经网络应用于字符<em>识别</em>   字符包括汉字,字母,<em>数字</em>和一些符号。汉字有几千个,字母有几十个,<em>数字</em>的类最少只有10个,所以选择简单的手写<em>数字</em>字符来实现。结合三个相关的程序和论文,一个是语音特征的分类(不调用神经网络工具箱相关函数实现),另外两个是<em>关于</em>手写<em>数字</em><em>识别</em>的。处理的数据集是放在10个文件夹里,文件夹的名称对应存放的手写<em>数字</em><em>图片</em>的<em>数字</em>,每个<em>数字</em>500张,每张<em>图片</em>的像素统一为28*28,
各位大神,请问怎么把这图里的数字提取并识别出来。
这图里的<em>数字</em>我用一般的膨胀,腐蚀,平滑滤波,中值滤波等都很难将<em>数字</em>很好的提取出来,请问哪位大神能帮忙解决一下?
求一个数字识别程序,要求能识别出手写数字的0-9
求一个<em>数字</em><em>识别</em>程序,要求能<em>识别</em>出手写<em>数字</em>的0-9 高人指点下具体步骤和程序 0-9提取特征 匹配<em>识别</em>
数字识别程序
<em>数字</em><em>识别</em>,做比赛时写的,可能不是很完善,希望对大家有一定的借鉴意义,我用opencv+VS做的,使用的SVM分类器,最终实现<em>数字</em><em>识别</em>。
手把手入门神经网络系列(2)_74行代码实现手写数字识别
作者: 龙心尘&&寒小阳 时间:2015年12月。 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50281247 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢。1、 引言:不要站在岸上学游泳“机器学习”是一个很实践的过程。就像刚开始学游泳,你在只在岸上比划一堆规定动作还不如先跳到水里熟悉水性学习来得快。以我们学习“机
svm简单使用之数字识别
svm的使用还是很简单的,不用重复造轮子。svm可直接引用的库还是挺丰富的,比如下面两个: LIBSVM是台湾大学林智仁,支持C、Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、Labview、php等数十种语言 Scikit-Learn是用Python开发的机器学习库. (svc, linersvc, nusvc, svr, nusvr,  liner...
KNN--用于手写数字识别(机器学习入门笔记)
最近在看机器学习实战这本书,写下博客作为笔记以帮助记忆。一、K-近邻算法概述概括的说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称训练样本集,并且样本集中每个数据存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)
数字识别与提取
基于vs的opencv基础,利用自适应二值化对困难的<em>图片</em>进行二值化,从而方便<em>识别</em><em>数字</em>
实现第一个例子 来自google的数字识别
1、先安装tensorflow      参考:http://blog.csdn.net/moonshine99/article/details/78075714      linux pip安装tensorflow很方便,推荐 2 下载代码: https://github.com/HungryGoogle/LeeTensorFlow 3.1 参考mnist,已经将下载
手写数字识别(二)----SVM 实现Mnist-image 手写数字图像识别
前言前两天利用kNN实现了手写<em>数字</em>的<em>识别</em>,数据不是很多,训练数据1934个,测试数据946个。这两天把Mnist-image的手写<em>数字</em>数据down了下来,利用SVM进行<em>识别</em>一下。Mnist-image的手写<em>数字</em>数据有7万的图像数据(6万训练数据+1万测试数据),每个图像数据为 20px * 20px。
图像中的数字识别源程序
包括详细讲解与源代码,目的是将一幅图像中的<em>数字</em><em>识别</em>出来,图像中<em>数字</em>有一定的倾斜角度,且各个部分光照不均,<em>数字</em>大体分布位置相同。作者根据图像的这些性质,对图像进行分析,写出了<em>识别</em><em>数字</em>的一个算法,该算法先
OpenCV玩九宫格数独(二):knn数字识别
前言首先需要说明,这里所说的<em>数字</em><em>识别</em>不是手写<em>数字</em><em>识别</em>!但凡对机器学习有所了解的人,相信看到<em>数字</em><em>识别</em>的第一反应就是MNIST。MNIST是可以进行<em>数字</em><em>识别</em>,但是那是手写<em>数字</em>。我们现在要做的是要<em>识别</em>从九宫格<em>图片</em>中提取出来的印刷体的<em>数字</em>。手写<em>数字</em>集训练出来的模型用来<em>识别</em>印刷体<em>数字</em>,显然不太专业。而且手写体跟印刷体相差不小,我们最看重的正确率<em>问题</em>不能保证。本文从零开始做一遍<em>数字</em><em>识别</em>,展示了<em>数字</em><em>识别</em>的完整流程
Python代码实现简单的MNIST手写数字识别(适合初学者看)
补充:由于很多同学找我要原数据集和代码,所以我上传到了资源里,https://download.csdn.net/download/zugexiaodui/10913834 初学机器学习,第一步是做一个简单的手写<em>数字</em><em>识别</em>,我选用的是MNIST数据集(用其他数据集也可以,原理都差不多),算法是KNN(下载库直接调用函数,算法的具体实现没有过多关心)。在网上也看到过MNIST数据集的Python代码...
关于利用机器学习进行手写数字的的识别
学习机器学习也有段时间了,借《机器学习 实战》的第一篇中的例子来记录下自己的学习过程吧,《实战》中的第一讲即是利用k近邻分类器进行手写体的<em>识别</em>,原理很简单,由于手写体的<em>数字</em>已经被处理成用01表示的文本,如图所示 在进行<em>识别</em>的时候,把要<em>识别</em>的文本转化成一个32*32的矩阵,为了方便计算,又将该矩阵转化为一个1024维的向量,然后将该向量与训练的样本相减求模,选择模最小的...
车牌识别技术详解一(可用于车牌识别,字符识别,人脸检测,验证码识别等等成熟领域)
本文主要介绍目前主流的adaboost目标检测算法,和CNN卷积神经网络字符<em>识别</em>算法。以扑克牌<em>识别</em>技术为题介绍相关的开发流程和经验。 整个系统包括, 1、摄像头采集,这里以USB摄像头通过directShow采集为例进行介绍。一个线程做采集,一个线程做检测<em>识别</em>。 2、字符检测正负样本得取。后面会详细介绍怎么在只有视频的情况下, (1)自己写个鼠标拉框手工割取样本的软件,采用OpenCV的鼠
神经网络识别数字0-9
神经网络<em>识别</em><em>数字</em> opencv3.1.0+vs2013 只允许单张<em>图片</em><em>识别</em> 训练集为<em>数字</em>样本0-9,每类样本内有50个<em>数字</em><em>图片</em>。 #include&amp;lt;windows.h&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt; #include &quot;opencv2/core/core.hpp&quot; #include &quot;opencv2/imgproc/imgproc....
使用TensorFlow编写识别数字的CNN训练程序详解
文本代码基于TensorFlow 0.12.0版本,使用tf.contrib.learn封装的方法来实现CNN。 CNN的结构从网上借用一张<em>图片</em>来表示一下,是一个有2层hidden layer的CNN。MNIST数据的获取以往我们获取MINIST的方式是: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = i
单片机外围器件实用手册丛书下载
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