Wie erstellt man mit KNearest in OpenCV-Python ein einfaches Tool zur Ziffernerkennung?

Einfache Ziffernerkennung OCR in OpenCV-Python

Was ist die Datei „letter_recognition.data“?

Die Datei „letter_recognition.data“ enthält eine Sammlung von Buchstabenbildern und den entsprechenden 16 Merkmalen, wie im Artikel „Letter Recognition Using Holland-Style Adaptive Classifiers“ definiert. Diese Funktionen erfassen verschiedene Aspekte der Form und des Aussehens des Buchstabens.

So erstellen Sie einen Datensatz aus Ihren Daten

Um Ihren eigenen Datensatz zu erstellen, können Sie Bilder von Ziffern laden , extrahieren Sie Konturen, um einzelne Ziffern zu isolieren, und beschriften Sie jede Ziffer manuell mit dem entsprechenden numerischen Wert. Speichern Sie die Pixelwerte der verkleinerten (10x10) Ziffern in einer Textdatei, zusammen mit ihren Beschriftungen in einer separaten Textdatei.

Was bedeutet results.reval()?

results.reval() ist keine gültige Methode für die OpenCV-KNearest-Klasse. Es scheint ein Tippfehler zu sein, da die richtige Methode für den Zugriff auf die Vorhersagen des nächsten Nachbarn results.ravel() ist.

Einfaches Ziffernerkennungstool mit KNearest

Zur Implementierung von a Einfaches Ziffernerkennungstool mit der Datei „letter_recognition.data“ oder Ihrem benutzerdefinierten Datensatz:

1. Laden Sie die Beispiel- und Antwortdaten aus den Textdateien.
2. Erstellen Sie eine Instanz des KNearest-Klassifikators.
3. Trainieren Sie den Klassifikator anhand der Beispieldaten.
4. Laden Sie zum Testen ein Bild, verarbeiten Sie es, um Ziffernkonturen zu extrahieren, und ändern Sie die Größe jeder Ziffer auf 10x10.
5. Konvertieren Sie die Pixelwerte zu einem abgeflachten Array und verwenden Sie die Methode KNearest.find_nearest(), um den nächsten Nachbarn in den Trainingsdaten zu finden.
6. Die vorhergesagte Ziffernbezeichnung wird im ersten Element des results.ravel()-Arrays gespeichert.

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