如何使用 KNearest 和 SVM 算法在 OpenCV-Python 中实现基本的数字识别 OCR 系统？

OpenCV-Python 中的简单数字识别 OCR

简介

本文旨在指导您将使用 OpenCV-Python 实现基本的数字识别 OCR（光学字符识别）系统。我们将探索两种流行的机器学习算法：KNearest 和 SVM。

问题 1：Letter_recognition.data 文件

Letter_recognition.data 是 OpenCV-Python 中包含的数据集样品。它包含手写字母的集合以及每个字母的 16 个特征值。该文件用作各种字符识别任务的训练数据。

构建您自己的 Letter_recognition.data：

您可以按照以下步骤创建您自己的 letter_recognition.data 文件：

1. 准备字母数据集，其中每个字母表示为 10x10 像素图像。
2. 从每个图像中提取像素值以形成 100 个值的特征向量。
3. 手动为每个字母分配标签（0-25，对应A-Z）。
4. 将特征向量和标签保存在文本文件中，每行格式为：, ;,,...,

问题 2：KNearest 中的 results.ravel()

results.ravel( ) 将已识别数字数组从多维数组转换为平面一维数组。这样可以更轻松地解释和显示结果。

问题 3：简单的数字识别工具

要使用 letter_recognition.data 创建简单的数字识别工具，请按照以下步骤操作步骤：

数据准备：

• 加载自定义 letter_recognition.data 文件或使用 OpenCV 中的示例。

训练：

• 创建 KNearest 或 SVM 分类器实例。
• 使用 letter_recognition.data 中的样本和响应训练分类器。

测试：

• 加载包含要识别的数字的图像。
• 预处理图像以隔离各个数字。
• 转换每个数字将数字转换为特征向量（100 个像素值）。
• 使用经过训练的分类器查找每个特征向量的最接近匹配项并显示相应的数字。

示例代码:

import numpy as np
import cv2

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

# Create classifier
model = cv2.KNearest()
model.train(samples, responses)

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

# Preprocess image
gray = cv2.cvtColor(test_img, 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)

# Recognize digits
results = []
for digit in digits:
    roismall = roismall.reshape((1, 100))
    roismall = np.float32(roismall)
    _, results, _, _ = model.find_nearest(roismall, k=1)
    results = results.ravel()
    results = [chr(int(res) + ord('A')) for res in results]

# Display results
output = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
for (digit, (x, y, w, h)) in zip(results, contours):
    cv2.rectangle(output, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(output, str(digit), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Output', output)
cv2.waitKey(0)

此示例使用 KNearest 进行数字识别，但您可以通过创建 SVM 分类器将其替换为 SVM。

以上是如何使用 KNearest 和 SVM 算法在 OpenCV-Python 中实现基本的数字识别 OCR 系统？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！