OCR of Hand-written Data using kNN
OCR of Hand-written Digits
我们的目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序, 为此,我们需要一些train_data和test_data. OpenCV附带一个images digits.png(在文件夹opencv\sources\samples\data\中),它有5000个手写数字(每个数字500个,每个数字是20x20图像).所以首先要将图片切割成5000个不同图片,每个数字变成一个单行400像素.前面的250个数字作为训练数据,后250个作为测试数据.
import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('digits.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Now we split the image to 5000 cells, each 20x20 size cells = [np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(gray,50)] # Make it into a Numpy array. It size will be (50,100,20,20) x = np.array(cells) # Now we prepare train_data and test_data. train = x[:,:50].reshape(-1,400).astype(np.float32) # Size = (2500,400) test = x[:,50:100].reshape(-1,400).astype(np.float32) # Size = (2500,400) # Create labels for train and test data k = np.arange(10) train_labels = np.repeat(k,250)[:,np.newaxis] test_labels = train_labels.copy() # Initiate kNN, train the data, then test it with test data for k=1 knn = cv2.ml.KNearest_create() knn.train(train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(test,k=5) # Now we check the accuracy of classification # For that, compare the result with test_labels and check which are wrong matches = result==test_labels correct = np.count_nonzero(matches) accuracy = correct*100.0/result.size print( accuracy )
输出:91.76
进一步提高准确率的方法是增加训练数据,特别是错误的数据.每次训练时最好是保存训练数据,以便下次使用.
# save the data np.savez('knn_data.npz',train=train, train_labels=train_labels) # Now load the data with np.load('knn_data.npz') as data: print( data.files ) train = data['train'] train_labels = data['train_labels']
OCR of English Alphabets
在opencv / samples / data /文件夹中附带一个数据文件letter-recognition.data.在每一行中,第一列是一个字母表,它是我们的标签. 接下来的16个数字是它的不同特征.
import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # Load the data, converters convert the letter to a number data= np.loadtxt('letter-recognition.data', dtype= 'float32', delimiter = ',', converters= {0: lambda ch: ord(ch)-ord('A')}) # split the data to two, 10000 each for train and test train, test = np.vsplit(data,2) # split trainData and testData to features and responses responses, trainData = np.hsplit(train,[1]) labels, testData = np.hsplit(test,[1]) # Initiate the kNN, classify, measure accuracy. knn = cv2.ml.KNearest_create() knn.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses) ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(testData, k=5) correct = np.count_nonzero(result == labels) accuracy = correct*100.0/10000 print( accuracy )
输出:93.06
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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