摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

数据集 数据集下载MNIST 首先读取数据集, 并打印相关信息 包括 图像的数量, 形状 像素的最大, 最小值 以及看一下第一张图片 path = 'MNIST/mnist.npz' with np.load(path, allow_pickle=True) as f: x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train'] x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test'] print(f'dataset info: shap…

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…

(本文为原创,请勿在未经允许的情况下转载) 前言 手写字符识别是机器学习的入门问题,k-近邻算法(kNN算法)是机器学习的入门算法.本文将介绍k-近邻算法的原理.手写字符识别问题分析.手写字符识别的kNN实现.测试. kNN算法原理 kNN算法是一种分类算法,即如何判定一组输入数据属于哪一类别的算法.kNN属于监督学习算法,必须给定训练样本,样本包括输入样本和输出样本.而无监督学习则不需要训练样本. 那么最简单的分类方法就是将输入数据与样本一一比对,并将相似性最强的前k个样本选出,这k个样本中的…

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作…

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…

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…

KNN项目实战——手写数字识别 1. 介绍 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,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,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是…