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Comment créer un outil de reconnaissance de chiffres simple en utilisant KNearest dans OpenCV-Python ?

Barbara Streisand
Libérer: 2024-11-08 07:37:02
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How to Build a Simple Digit Recognition Tool Using KNearest in OpenCV-Python?

OCR de reconnaissance de chiffres simple dans OpenCV-Python

Qu'est-ce que le fichier letter_recognition.data ?

Le fichier letter_recognition.data contient une collection d'images de lettres et leurs 16 caractéristiques correspondantes, telles que définies dans l'article « Reconnaissance de lettres à l'aide de classificateurs adaptatifs de style Holland ». Ces fonctionnalités capturent divers aspects de la forme et de l'apparence de la lettre.

Comment créer un ensemble de données à partir de vos données

Pour créer votre propre ensemble de données, vous pouvez charger des images de chiffres , extrayez les contours pour isoler les chiffres individuels et étiquetez manuellement chaque chiffre avec sa valeur numérique correspondante. Enregistrez les valeurs de pixels des chiffres redimensionnés (10x10) dans un fichier texte, ainsi que leurs étiquettes dans un fichier texte séparé.

Que signifie results.reval() ?

results.reval() n'est pas une méthode valide pour la classe OpenCV KNearest. Cela ressemble à une faute de frappe, car la méthode correcte pour accéder aux prédictions du voisin le plus proche est results.ravel().

Outil de reconnaissance de chiffres simple utilisant KNearest

Pour implémenter un outil de reconnaissance de chiffres simple à l'aide du fichier letter_recognition.data ou de votre ensemble de données personnalisé :

  1. Chargez l'échantillon et les données de réponse à partir des fichiers texte.
  2. Créez une instance du classificateur KNearest.
  3. Entraînez le classificateur sur les exemples de données.
  4. Pour tester, chargez une image, traitez-la pour extraire les contours des chiffres et redimensionnez chaque chiffre à 10x10.
  5. Convertissez les valeurs des pixels dans un tableau aplati et utilisez la méthode KNearest.find_nearest() pour trouver le voisin le plus proche dans les données d'entraînement.
  6. L'étiquette numérique prédite est stockée dans le premier élément du tableau results.ravel().

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source:php.cn
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