OpenCV-Python で KNearest を使用して単純な数字認識ツールを構築する方法

OpenCV-Python での単純な数字認識 OCR

letter_recognition.data ファイルとは何ですか?

letter_recognition.data ファイルには、論文「Holland-Style Adaptive Classifiers を使用した文字認識」で定義されている、文字画像のコレクションとそれに対応する 16 個の特徴が含まれています。これらの機能は、文字の形状と外観のさまざまな側面をキャプチャします。

データからデータセットを構築する方法

独自のデータセットを作成するには、数字の画像をロードできます。 、等高線を抽出して個々の数字を分離し、各数字に対応する数値を手動でラベル付けします。サイズ変更された (10x10) 桁のピクセル値を、そのラベルとともに別のテキスト ファイルに保存します。

results.reval() は何を意味しますか?

results.reval() は、OpenCV KNearest クラスの有効なメソッドではありません。最近傍予測にアクセスする正しい方法は results.ravel() であるため、これはタイプミスのようです。

KNearest を使用した単純な数字認識ツール

letter_recognition.data ファイルまたはカスタム データセットを使用した単純な数字認識ツール:

1. テキスト ファイルからサンプル データと応答データを読み込みます。
2. KNearest 分類器のインスタンスを作成します。
3. サンプル データで分類器をトレーニングします。
4. テストのために、画像をロードし、それを処理して桁の輪郭を抽出し、各桁のサイズを 10x10 に変更します。
5. ピクセル値を変換します平坦化された配列に変換し、KNearest.find_nearest() メソッドを使用してトレーニング データ内の最近傍を見つけます。
6. 予測された数字ラベルは、results.ravel() 配列の最初の要素に格納されます。

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