如何使用 letter_recognition.data 数据集在 OpenCV-Python 中实现简单的数字识别？

OpenCV-Python 中的简单数字识别 OCR

问题 1

letter_recognition.data 文件是包含 20,000 个手写字母样本的数据集，每个字母代表 16 个特征。要从您自己的数据集构建类似的文件，您可以按照以下步骤操作：

1. 从每个字母图像中提取像素值。
2. 将像素值存储在数组中。
3. 创建一个包含每个字母标签的相应数组。
4. 使用 NumPy 将两个数组保存到文本文件savetxt() 函数。

问题 2

results.reval() 是 OpenCV 的 KNearest 类的 find_nearest() 函数返回的输出数组。它包含给定样本的预测标签。

问题 3

要使用 letter_recognition.data 文件编写一个简单的数字识别工具，您可以按照以下步骤操作：

训练：

1. 加载letter_recognition.data 文件。
2. 从文件中提取样本和响应。
3. 创建 KNearest 分类器的实例。
4. 使用样本和响应训练分类器

测试：

1. 加载包含要识别的数字的图像。
2. 预处理图像以提取个体数字。
3. 从每个数字中提取像素值并将其存储在数组。
4. 使用经过训练的分类器来预测每个数字的标签。
5. 在图像上显示识别的数字。

下面是演示的示例代码训练和测试过程：

import numpy as np
import cv2

# Load training data
samples = np.loadtxt('letter_recognition.data', np.float32, delimiter=',', converters={0: lambda ch: ord(ch) - ord('A')})
responses = samples[:, 0]
samples = samples[:, 1:]

# Create KNearest classifier
model = cv2.KNearest()

# Train the classifier
model.train(samples, responses)

# Load test image
test_image = cv2.imread('test_image.png')

# Preprocess the image
gray = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, 1, 1, 11, 2)

# Extract digits
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

digits = []

for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt) > 50:
        [x, y, w, h] = cv2.boundingRect(cnt)
        roi = thresh[y:y + h, x:x + w]
        roismall = cv2.resize(roi, (10, 10))
        digits.append(roismall)

# Predict labels for digits
results = model.find_nearest(np.array(digits), 10)
labels = [chr(ch + ord('A')) for ch in results[0]]

# Display recognized digits on the image
for i, label in enumerate(labels):
    cv2.putText(test_image, str(label), (digits[i][0], digits[i][1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0))

cv2.imshow('Recognized Digits', test_image)
cv2.waitKey(0)

通过遵循以下步骤并利用 OpenCV 中的 KNearest 分类器，您可以创建一个基本的数字识别工具，可以进一步改进以完成更复杂的数字识别任务。

以上是如何使用 letter_recognition.data 数据集在 OpenCV-Python 中实现简单的数字识别？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！