`letter_recognition.data` ファイルを使用して OpenCV-Python で単純な数字認識を実装する方法

OpenCV-Python での単純な数字認識 OCR

letter_recognition.data ファイルの理解

OpenCV サンプルに含まれるletter_recognition.data ファイルには、各文字から抽出された 16 個の特徴によって表される文字のコレクションが含まれています。これらの機能については、論文「Holland-Style Adaptive Classifiers を使用した文字認識」で説明されています。

独自のデータセットから同様のファイルを作成するには、次の手順を実行できます。

1. 個々の文字を含む一連の画像を収集します。
2. OpenCV 関数を使用して、各文字からピクセル値、輪郭、モーメントなどの特徴を抽出します。
3. 抽出された特徴をテキスト ファイルに保存します。各行は 1 つの文字を表し、各列は特徴に対応します。

results.ravel() の解釈

検索に KNearest モデルを使用する場合最も近い項目である results.ravel() 出力は、各テスト サンプルの予測ラベルを含む 1 次元配列です。各ラベルは、そのサンプルで見つかった最近傍ラベルに対応します。

単純な数字認識の実装

letter_recognition.data ファイルを使用して単純な数字認識ツールを実装するには:

1. letter_recognition.data ファイルをロードし、サンプルと応答 (ラベル) を分離します。
2. KNearest 分類器のインスタンスを作成します。
3. サンプルとを使用して分類器をトレーニングします。
4. テストのために、数字を含む画像をロードします。
5. 輪郭検出方法を使用して画像を前処理し、個々の数字を抽出します。
6. 各数字を一貫したサイズにサイズ変更します (例: 、10x10 ピクセル) を取得し、ピクセル値のフラット配列に変換します。
7. トレーニングされた KNearest 分類器を使用して、抽出された各画像の桁を予測します。
8. 処理された画像上に認識された桁を表示するか、予測を出力します。

質問と回答で提供されたコードを調整して、独自の手書きの数字や​​他の種類の記号を含む画像のデータセットを操作できます。

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