如何使用「letter_recognition.data」檔案透過 OpenCV-Python 實現簡單的數字識別？

OpenCV-Python 中的簡單數字辨識OCR

理解OCR

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1. OpenCV 範例中包含的letter_recognition.data 檔案包含由從每個字母提取的16 個特徵表示的字母集合。這些功能在論文「使用 Holland-Style Adaptive Classifiers 進行字母辨識」中進行了描述。
2. 要從您自己的資料集建立類似的文件，您可以執行以下步驟：
3. 收集一組包含單個字母的圖像。

使用 OpenCV 函數從每個字母中提取特徵，例如像素值、輪廓和時刻。 將擷取的特徵儲存到文字檔案中，每一行代表一個字母，每一列對應一個特徵。

results.ravel() 的解釋

使用KNearest 模型查找時最近的項目， results.ravel() 輸出是一個一維數組，其中包含每個測試樣本的預測標籤。每個標籤對應於為該樣本找到的最近鄰居。

實作簡單數字辨識
2. 要使用letter_recognition.data 檔案實作簡單數位辨識工具：
3. 載入letter_recocoition.樣本和響應（標籤）。
4. 建立 KNearest 分類器的實例。
5. 使用樣本和反應訓練分類器回應。
6. 為了進行測試，載入包含數字的圖片。
7. 預處理影像並使用輪廓偵測方法提取單一數字。
8. 將每個數字的大小調整為一致的大小（例如，10x10 像素）並將其轉換為像素值的平面數組。

使用經過訓練的 KNearest 分類器來預測每個擷取影像的數字。

在處理後的影像上顯示辨識的數字或輸出預測。 您可以調整問題和答案中提供的程式碼，以處理包含您自己的手寫數字或其他類型符號的影像資料集。

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