opencv实现KNN手写数字的识别

【opencv实现KNN手写数字的识别】的更多相关文章

opencv实现KNN手写数字的识别

人工智能是当下很热门的话题,手写识别是一个典型的应用.为了进一步了解这个领域,我阅读了大量的论文,并借助opencv完成了对28x28的数字图片(预处理后的二值图像)的识别任务. 预处理一张图片: 首先采用opencv读取图片的构造函数读取灰度的图片,再采用大津法求出图片的二值化的阈值,并且将图片二值化. int otsu(const IplImage* src_image) { double sum = 0.0; double w0 = 0.0; double w1 = 0.0; double…

OpenCV+TensorFlow图片手写数字识别(附源码)

初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…

手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别（含源码）

@ 目录前言一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV…

机器学习（二）-kNN手写数字识别

一.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,k值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成 1,data_Prepare.py…

kaggle 实战（1）: PCA + KNN 手写数字识别

文章目录加载package read data PCA 降维探索选择50维度, 拆分数据为训练集,测试机 KNN PCA降维和K值筛选分析k & 维度 vs 精度预测生成提交文件本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别,训练数据共有42000行,每行代表一幅数字图片,共有784列(一副数字图像是28*28像素,将一副图像展开为一行即784),更多关于Digit Recognizer项目的介绍https://www.kaggle.com/c/digit-recogniz…

用Keras搭建神经网络简单模版（三）—— CNN 卷积神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

10，knn手写数字识别

# 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 获取数据 feature = [] target = [] for i in range(10): for j in range(1,501): img_arr = plt.imread('F:/data/%d/%d_%d.bmp'%(i,i,j)) feature.append(…