基于OpenCV的手写数字识别

编程大师兄

《学习OpenCV4基于Python的算法实战》作者

领域专家: 数据科学与机器学习技术领域

2023-03-13 20:40:39

课时名称	课时知识点
基于OpenCV的手写数字识别	基于OpenCV的手写数字识别，使用SVM和k最近邻算法进行分类，然后评估模型的结果

...全文

359 回复打赏收藏举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

文章目录安装mahotas库智能提取阈值一、加载必要的库和一些基本函数二、定义hog算子来描述图片的特征三、根据已有数字类别标注的数据集来训练模型四、利用训练好的模型进行数字识别数据集下载和完整代码附录安装mahotas库智能提取阈值默认的conda环境是没有mahotas的，需要自己手动安装mahotas，注意不要使用pip install这种方式，可能会导致电脑死机！！！ conda co...

一、使用模板匹配算法 match.py： import os import Function root_dir = "digits/train2" file7_7 = open("digits/picture7_7.txt", 'w+') for fl in os.listdir(root_dir): img_str = fl[0:-4] + ":" + Function.image_compression(root_dir + '/' + fl) file7_7.write(img_...

OpenCV实现手写体数字训练与识别机器学习(ML)是OpenCV模块之一，对于常见的数字识别与英文字母识别都可以做到很高的识别率，完成这类应用的主要思想与方法是首选对训练图像数据完成预处理与特征提取，根据特征数据组成符合OpenCV要求的训练数据集与标记集，然后通过机器学习的KNN、SVM、ANN等方法完成训练，训练结束之后保存训练结果，对待检测的图像完成分割、二值化、ROI等操作之后，加载训练好

images中依次存储的是数字0～9的共计100个模板图像的路径名，其中索引对应各模板图像的编号。获取所有匹配值中的最佳匹配值（该匹配值可能是所有匹配值中的最大值，也可能是所有匹配值中的最小值），并找到对应的模板。构造一个列表matchValue用来存储待识别图像与images中每个模板的匹配值，其中依次存储的是待识别图像与数字0～9的100个模板图像的匹配值。本章通过将函数cv2.matchTemplate()的参数设置为cv2.TM_CCOEFF来计算匹配值，因此最大的匹配值就是最佳匹配值。

【OpenCV】利用OpenCV中的KNN算法实现手写数字和手写字母的识别一、KNN算法（K近邻） KNN（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。距离度量：一般采用欧式距离度量，常用的距离度量方式还有：曼哈顿距离、切比雪夫距离 K值是可以设置的变量： K值过小：k值小，特征空间被划分为更多子空间，整体模型变复杂，容易发生过拟合，k值越小，选择的范围就比较小，训练的时候命中率较高，近似误差小，而用测试集的时候就容易出错，估计误差大，容易

肖铃的课程社区_NO_1

588

社区成员

92

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章