首先,我们拿一张白纸写上一些数字,然后用图像处理的方法将纸上的每个数字的区域提取出来,再执行前文所述的提取HOG特征+SVM分类的识别流程。下面是我的一些测试结果: 从上图中可以看到,前面从这几列的识别准确率还是比较高的,但是这列数字全部识别成了7,可能是我写的数字“9”与训练集中的数字7更相似而与数字9...
手写数字识别数据集采用的是MNIST数据集,该数据集可以从官方网站上下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,也可以从格物钛的网站上下载:https://gas.graviti.cn/dataset/data-decorators/MNIST。数据集包括以下4个压缩文件: train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图像数据 train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集标...
svm_data.close();//关闭文件CvMat *data_mat, *res_mat;intnImgNum = nLine /2;//nImgNum是样本数量,只有文本行数的一半,另一半是标签data_mat = cvCreateMat( nImgNum,324, CV_32FC1 );//第二个参数,即矩阵的列是由下面的descriptors的大小决定的,可以由descriptors.size()得到,且对于不同大小的...
svm_typec_svc//所选择的SVM类型,默认为c_svckernel_typerbf//训练采用的核函数类型, 此处为RBF核gamma0.09//RBF核的参数γnr_class10//类别数, 此处为数字0~9,即10个分类问题total_sv6364//支持向量总个数rho1.575320.87752-0.676520.450410.659519-0.5062480.534779-1.064530.19707-0.584892-1.06272-1.54669-0....
手写数字识别是机器学习和深度学习中一个非常著名的入门级图像识别项目,很多人都是从这个项目开始进入图像识别领域的。虽然现在深度学习在图像识别领域已经风靡一时,取得了令人瞩目的成就,但是不可否认的是经典的机器学习方法依然是不过时并且有用武之地的。本文将带大家用经典的提取HOG特征+SVM分类方法来实现手写数字识...
OpenCV—python 手写数字字体识别(使用HOG特征),文章目录一、训练分类器二、导入训练权重,使用图片检测一、训练分类器步骤如下:计算数据库中每个样本的HOG特征。使用每个样本的HOG特征以及相应的标签训练多类线性SVM。将分类器保存在
首先感谢这两篇博客,代码写的很详细:基于opencv的手写数字识别(MFC,HOG,SVM) - 小菜鸟_yang - 博客园和OpenCV Hog+SVM 学习_秋风细雨的专栏-CSDN博客。数据集在第二个博客中,但是是外网,不方便的话也可以在最后的百度网盘中下载。但是这两篇用的opencv的版本太老旧了,所以自己重新写了一个opencv4.1的,供大家...
img=imbinarize(img);trainingFeatures(i,:)=extractHOGFeatures(img,'CellSize',cellSize);end%Getlabelsforeachimage.trainingLabels=trainingSet.Labels;classifier=fitcecoc(trainingFeatures,trainingLabels);[testFeatures,testLabels]=helperExtractHOGFeaturesFromImageSet(testSet,hogFeatureSize,cellSize);%Makeclasspre...
为了说明这一点,此示例展示了如何使用 HOG(定向梯度直方图)特征和多类 SVM(支持向量机)分类器对数字进行分类。这种类型的分类通常用于许多光学字符识别 (OCR) 应用程序。 二、数字数据集 合成数字图像用于训练。每个训练图像都包含一个被其他数字包围的数字,这模仿了数字通常一起看到的方式。使用合成图像很方便,它可...
此示例说明如何使用 HOG 功能和多类 SVM 分类器对数字进行分类。 对象分类是许多计算机视觉应用中的一项重要任务,包括监控、汽车安全和图像检索。例如,在汽车安全应用程序中,您可能需要将附近的对象分类为行人或车辆。无论要分类的对象类型如何,创建对象分类器的基本过程是: 获取带有所需对象图像的标记数据集。 将数...