基于MATLAB的手写公式识别(9) 1.2图像的二值化 close all; clear all; Img=imread('drink.jpg'); %灰度化 Img_Gray=rgb2gray(Img); %二值化 %直方图双峰法,适用于典型的双峰图,不适用于直方图中双峰相差较大,或双峰间的谷比较平坦,也不适用于单峰. figure('name','image after graying'),imshow(Img_Gray); figure,imhist(Img_Gray),title('灰…

基于MATLAB的手写公式识别 2021-03-29 10:24:51 走通了程序,可以识别"心脑血管这几个字",还有很多不懂的地方. 2021-03-29 12:20:01 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); 2021-03-29 14:53:42 刚刚的时间很痛快的走通了程序,并且除了字符分割与图像储存方式上的问题似乎已经完成了.可是当我将该模型应用到其他图形时,结果令人难过. 第一次调试,我应用"…

基于MATLAB的手写公式识别 总结一下昨天一天的工作成果: 获得了大致的识别过程. 一个图像从生肉到可以被处理需要经过预处理(灰质化.增加对比度.中值过滤.膨胀或腐蚀.闭环运算). 掌握了相关函数的初步使用. 参见昨天博客. 找到了一个关于"心脑血管疾病"识别的相关程序,但是这个程序对本案例可能不太合适,并且它的处理后图像的分割使我难堪. 这里的编辑器好难受,就这样继续写吧. 今天的任务: 明白那几行代码的意思:完成已知程序的运作和原理:了解MATLAB自带的OCR扫描的工作原理:未…

基于MATLAB的手写公式识别 图像的膨胀化,获取边缘(思考是否需要做这种处理,初始参考样本相对简单) %膨胀 imdilate(dilate=膨胀/扩大) clc clear A1=imread('C:\Users\Administrator\Pictures\DIP3E_CH09_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH09\Fig0907(a)(text_gaps_1_and_2_pixels).tif'); info=imfinfo('C:\Use…

基于MATLAB的手写公式识别 图像的预处理(除去噪声.得到后续定位分割所需的信息.) 预处理其本质就是去除不需要的噪声信息,得到后续定位分割所需要的图像信息.图像信息在采集的过程中由于天气环境的影响.车牌本身的污损[13]等影响,获取的图像往往对比度和清晰度不是很理想,同时不利于后续的对车牌进行定位与分割,甚至可以影响到最后的实验结果.因此图像的预处理过程在前期图像处理方面就显得尤为必要.本课题中需要对采集后得到的图像首先进行灰度化,再对灰度图像进行拉伸处理,使得图像中的灰度分布变得均匀,从而…

基于MATLAB的手写公式识别 reason:课程要求以及对MATLAB强大生命力的探索欲望: plan date:2021/3/28-2021/4/12 plan: 进行材料搜集和思路整理: 在已知相关思路的情况下,开始逐步接触MATLAB相关操作: 熟悉.掌握相关学习算法知识: 进行项目试运行: 项目除虫及优化: 项目打包.…

2021-03-29 21:11:00 很难说自己是不是上当受骗了,老师明明说利用MATLAB进行手写体(记得是手写体,再不济印刷体)的识别是轻而易举的. 平时我也十分喜欢MATLAB这一操作系统,认为他拥有强大到寂寞的数据处理能力,所以我就结下了这一个活儿.然后现在好了.有点落寞,好奇自己这两天干了点啥...然后然后,今天又去知网溜了一圈,发现印刷体数字公式识别是当前十分火的研究方向,而我来了...然后不自量力的给自己划定了14天的工作计划...殊不知那些成功的模型创立者是计算机专业的研究生,…

2公式分割 2.1投影分割法 12:23:00 完成水平和垂直两个方向上的投影 15:32:23 水平投影只投到水平方向的影,垂直投影只投到垂直方向上的影. 16:51:38  17:37:08 终其一生,我都将努力去证明一道题:已知a=a,证明a=a. 18:16:16 暂时停止MATLAB工程制作,转向知识学习与心态调整,加油!…

从一个无知角落里开始,蹒跚学步,一个未知到另一个未知,在跌跌撞撞中越走越快,越走越远,最后宇宙也为之开源.对于探索者来说,最后他们的思想总是变得和自己的足迹一样伟大.   1.图像的预处理 1.1图像的灰度化 灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0(二维矩阵).所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数. 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等.如果是一个二值灰度图…

今天晚上通过对原有T4模型的修改实现: 1.可以识别真彩图形.(这基本是一样大的,通过这个了解图像分割的原理) 2.在识别心脑管血药类的基础上实现数字的识别.(了解图像识别原理,熟练掌握图像分割技术) 2021-03-29 18:44:39 20:09:09 兴高采烈地上结果! 管管管****** 服了,去看文献去了…

啊啊啊~ 目的 1.考虑图像预处理的合理性和结果.能达到什么样的结果,该结果是否满足我的需要,如果多余是否有删除的必要? 2.切割问题,他是怎样实现字符的切割的?字符之间识别的依据和划定该依据的标准是什么? Part 1 % function [d]=main() close all clc % 清空命令窗口的所有输入和输出,类似于清屏 clear %自动弹出提示框读入图像 [filename,filepath]=uigetfile('.jpg','输入一个需要识别的图像');% 直接自动读入%…

参考了秋风细雨的文章:http://blog.csdn.net/candyforever/article/details/8564746 花了点时间编写出了程序,先看看效果吧. 识别效果大概都能正确. 好了,开始正题: 因为本程序是提取HOG特征,使用SVM进行分类的,所以大概了解下HOG的一些知识,其中我觉得怎么计算图像HOG特征的维度会对程序了解有帮助 关于HOG,我们可以参考: http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326280.html http://bl…

具体效果实现: 第一次由于设备问题所以只训练了是一些个简单的字: 第二选了23个字训练了3000在字迹清晰下能够识别: 类似于默,鼠,鼓,这类文字也能识别,由于训练数据的问题,在测试的时候应尽量写在正中间 中文手写数据集下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1DCDUGmSEtxyFpuxBKVqMnQ 提取码:zzos 项目完整python源代码下载:前去下载…

看完一节<机器学习实战>,算是踏入ML的大门了吧!这里就详细讲一下一个demo:使用kNN算法实现手写字体的简单识别 kNN 先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法: [作用原理]:存在一个样本数据集合.每个样本数据都存在标签.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似的分类标签.一般说来,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,最后,选择这k个相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 通俗的说,举例说明:有一群明确国籍…

import time import keras from keras.utils import np_utils start = time.time() (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() rows = 28 cols = 28 CLASSES = 10 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], rows, cols, 1) x_test =…

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…

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神…

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

一:MNIST数据集    下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比…

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a…

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA…

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…

手写数字识别是机器学习里面的一个经典问题,今天就这一段时间学习的机器学习,花一个下午茶的时间,试试机器学习. 首先数据库是在MNIST(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)下载下来的.下载下来的数据如下图所示.官方有给出数据怎么读取,我自己没有仔细看,因为我看到网上有人公布代码如何读取. 可以看到前四个是测试数据,后四个是训练数据. 这里我用matlab尝试读取这些数据. 首先看两个function. loadMNISTImages.m function imag…

基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著<Python神经网络编程> 代码分为三个部分,框架如下所示: # neural network class definition class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(): pass # train the neural network def train(): pass # query the neural netwo…

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh…

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''…

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #…

在<手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型>一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到0.98,但是这种网络的参数量达到了近24万个.本文将搭建LeNet-5网络,参数仅有6万左右,该网络是由Yann LeCun在1998年提出,是历史上第一代卷积神经网络.关于其历史可阅读另一篇博客<冬日曙光——回溯CNN的诞生>. 模型结构 LeNet-5提出至今过去了很久,因此其中的很多算法都已经被代替,因此本文所建网络与LeNet-5会有所差异.LeNet-5结构如下…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个…