Wie implementiert man eine einfache Ziffernerkennung mit OpenCV-Python mithilfe der Datei „letter_recognition.data'?

Einfache Ziffernerkennung (OCR) in OpenCV-Python

Verstehen der Datei „letter_recognition.data“

Die in OpenCV-Beispielen enthaltene Datei „letter_recognition.data“ enthält eine Sammlung von Buchstaben, die durch dargestellt werden 16 aus jedem Buchstaben extrahierte Merkmale. Diese Funktionen werden im Artikel „Buchstabenerkennung mit adaptiven Klassifikatoren im Holland-Stil“ beschrieben.

Um eine ähnliche Datei aus Ihrem eigenen Datensatz zu erstellen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

1. Sammeln Sie eine Reihe von Bildern mit einzelnen Buchstaben.
2. Verwenden Sie OpenCV-Funktionen, um Merkmale aus jedem Buchstaben zu extrahieren, z. B. Pixelwerte, Konturen usw Momente.
3. Speichern Sie die extrahierten Merkmale in einer Textdatei, wobei jede Zeile einen einzelnen Buchstaben darstellt und jede Spalte einem Merkmal entspricht.

Interpretation der Ergebnisse.ravel( )

Wenn Sie das KNearest-Modell zum Finden des nächstgelegenen Elements verwenden, ist die Ausgabe von results.ravel() ein eindimensionales Array, das die vorhergesagten Beschriftungen für jedes Element enthält Testmuster. Jede Beschriftung entspricht dem nächsten Nachbarn, der für diese Probe gefunden wurde.

Implementieren der einfachen Ziffernerkennung

So implementieren Sie ein einfaches Ziffernerkennungstool mithilfe der Datei „letter_recognition.data“:

1. Laden Sie die Datei „letter_recognition.data“ und trennen Sie die Beispiele und Antworten (Beschriftungen).
2. Erstellen Sie eine Instanz des KNearest-Klassifikators.
3. Trainieren Sie den Klassifikator mithilfe der Beispiele und Antworten.
4. Laden Sie zum Testen ein Bild mit Ziffern.
5. Verarbeiten Sie das Bild vor und extrahieren Sie einzelne Ziffern mithilfe von Konturerkennungsmethoden.
6. Ändern Sie die Größe jeder Ziffer auf eine einheitliche Größe (z. B. 10 x 10 Pixel) und konvertieren Sie es in ein flaches Array von Pixelwerten.
7. Verwenden Sie den trainierten KNearest-Klassifikator, um die Ziffer für jedes extrahierte Bild vorherzusagen.
8. Zeigen Sie die erkannten Ziffern auf dem verarbeiteten Bild an Bild oder geben Sie die Vorhersagen aus.

Sie können den in der Frage und Antwort bereitgestellten Code anpassen, um mit einem Datensatz von Bildern zu arbeiten die Ihre eigenen handschriftlichen Ziffern oder andere Arten von Symbolen enthalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementiert man eine einfache Ziffernerkennung mit OpenCV-Python mithilfe der Datei „letter_recognition.data'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!