首先,视频指导我们引入了必要的库和数据集,并对数据集进行了初步的分析,发现数据集包含1797个手写数字的样本。解析了数据集中的输入变量与标签值之间的关系,即X为图像数据,Y为对应的标解。接着进行了关键的数据预处理,包括数字矩阵的变换,为模型训练做准备。训练部分选用了支持向量机(SVM)作为分类模型,详细讲解了...
换言之,SVM使用样本来自动推断出识别手写数字的规则。随着样本数量的增加,算法可以学到更多关于手写数字的知识,这样就能够提升自身的准确性。 本文采用的数据集就是著名的“MNIST数据集”。这个数据集有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。直接调用scikit-learn库中的SVM,使用默认的参数,1000张手写数字图片,判断准...
在机器学习实战书中提到 将MNIST-image数据集运用SVM进行识别,以线性核函数、RBF核函数、Sigmoid核函数为核函数,以OVO和OVR策略,两两搭配,共有六种组合,以这六种组合分别训练和测试数据集,并记录其训练时间、测试时间、准确率和平均准确率,得到如下两表: 造成核函数和策略组合性能不同的原因如下: (1)线性核函数...
带GUI界面的(界面用wxPython开发),用python实现的基于SVM(支持向量机)算法的手写数字识别器,可用于识别手写数字,训练数据集为mnist。 ( 代码在 python2.7 或 python3.6 下均能正常运行, 已在以下环境中进行过测试 python2.7 + scikit-learn0.18.1 + numpy1.11 +PIL1.1
数字分割是指将图像中的数字部分分割出来,然后一个一个喂给SVM进行分类这里就是使用opencv对拍摄的图像进行轮廓提取后拟合外接矩形,借此来提取数字部分的ROI。这里选择进行Canny边缘检测后去进行轮廓提取,然后拟合外接矩形,因为相较于直接二值化后去提取数字部分的ROI, 边缘检测对数字与纸张的边界更加敏感,即便在光照...
使用支持向量机(SVM)算法来实现手写数字识别 步骤和关键点: 1. 数据准备 获取手写数字数据集,如MNIST数据集,该数据集包含大量手写数字图像。 将图像数据转换为可用于机器学习算法的格式。通常是将图像转换为灰度图像,并将像素值归一化到0到1之间。 from sklearn.datasets import fetch_openml ...
人工智能大数据机器学习AIai人工智能推荐系统手写数字识别模式识别监督式学习模型训练svm特征空间kernel数值矩阵图像识别 本次课程涉及机器学习的应用案例,专注于手写数字识别问题。通过具体的示例展示了从手写输入到机器识别的完整过程,并解释了实现此功能的关键技术原理。课程首先介绍了手写识别系统的基本架构,包括输入的手写数...
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...
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...
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0~8这几列的识别准确率还是比较高的,但是9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...