OpenCV实例(四)手写数字识别 1.基本原理 2.实现步骤 2.1数据准备 2.2计算匹配值 2.3获取最佳匹配值及对应模板 2.4获取最佳匹配模板对应的数字 2.5输出识别结果 3.代码实例 作者:Xiou 1.基本原理 使用模板匹配的方式实现手写数字识别,其基本实现原理如图所示。 使用模板匹配的方式实现手写数字识别,主要包含流程如下。 S...
使用OpenCV进行手写数字识别是一个经典的计算机视觉和机器学习问题。下面我将按照你提供的提示,分点进行回答,并包含必要的代码片段。 1. 收集并预处理手写数字的图像数据集 首先,你需要一个手写数字的图像数据集。常用的数据集之一是MNIST数据集,它包含了大量的手写数字图像。你可以从网上下载这个数据集,或者使用OpenCV...
opencv3.2 2.代码 import cv2 import numpy as np #定义更新knn的方法,有新的数据样本就添加,没有就训练opencv默认的数据 def updateKnn(knn, train, train_labels, newData=None, newDataLabel=None): if newData != None and newDataLabel != None: print(train.shape, newData.shape) newData = newD...
手写数字识别 opencv 1.k-近邻工作原理 简单地说,K近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。该算法具有一下特点。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 K近邻算法的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即...
OpenCV手写数字字符识别(基于k近邻算法) 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...
OpenCV——识别手写体数字 这个是树莓派上运行的, opencv3 opencv提供了一张手写数字图片给我们,如下图所示,可以作为识别手写数字的样本库。 0到9共十个数字,每个数字有五行,一行100个数字。首先要把这5000个数字截取出来。 图片大小为1000*2000,则每个数字块大小为20*20。
基于OpenCV的手写数字识别案例从'digits.png'加载手写数字识别的数据集,然后训练一个SVM和KNearest 分类器并评估它们的准确率。 数据集会经过如下的预处理: - 基于图像的矩去扭曲 (参见函数deskew()) -数字图像被分割成4个10x10的cells和16个bin,为每个bin计算定向梯度直方图 ...
1.OpenCV DNN简介 **OpenCV中的DNN(Deep Neural Network module)模块是专门用来实现深度神经网络相关功能的模块。OpenCV自己并不能训练神经网络模型,但是它可以载入别的深度学习框架(例如TensorFlow、pytorch、Caffe等等)训练好的模型,然后使用该模型做inference(预测)。而且OpenCV在载入模型时会使用自己的DNN模块对模型重写...
而opencv中, 所以,我们就可以用: 63 # 抗扭斜,倾斜纠正 64 def deskew(img): 65 m = cv.moments(img) 66 if abs(m['mu02']) < 1e-2: 67 return img.copy() 68 skew = m['mu11']/m['mu02'] 69 M = np.float32([[1, skew, -0.5*SZ*skew], [0, 1, 0]]) ...
而opencv中, 所以,我们就可以用: 63 # 抗扭斜,倾斜纠正 64 def deskew(img): 65 m = cv.moments(img) 66 if abs(m['mu02']) < 1e-2: 67 return img.copy() 68 skew = m['mu11']/m['mu02'] 69 M = np.float32([[1, skew, -0.5*SZ*skew], [0, 1, 0]]) 70 img = cv.wa...