OpenCV-Python에서 KNearest를 사용하여 간단한 숫자 인식 도구를 구축하는 방법은 무엇입니까?

OpenCV-Python의 간단한 숫자 인식 OCR

letter_recognition.data 파일이 무엇인가요?

letter_recognition.data 파일에는 "홀랜드 스타일 적응 분류기를 사용한 문자 인식" 논문에 정의된 대로 문자 이미지 모음과 해당 16개 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 기능은 문자 모양과 모양의 다양한 측면을 캡처합니다.

데이터에서 데이터 세트를 구축하는 방법

자신만의 데이터 세트를 만들려면 숫자 이미지를 로드할 수 있습니다. , 윤곽선을 추출하여 개별 숫자를 분리하고 각 숫자에 해당하는 숫자 값을 수동으로 레이블 지정합니다. 크기가 조정된(10x10) 숫자의 픽셀 값을 별도의 텍스트 파일에 해당 레이블과 함께 텍스트 파일에 저장합니다.

results.reval()은 무엇을 의미합니까?

results.reval()은 OpenCV KNearest 클래스에 대한 유효한 메서드가 아닙니다. 가장 가까운 이웃 예측에 액세스하는 올바른 방법은 results.ravel()이므로 오타인 것 같습니다.

KNearest를 사용하는 간단한 숫자 인식 도구

letter_recognition.data 파일 또는 사용자 정의 데이터세트를 사용하는 간단한 숫자 인식 도구:

1. 텍스트 파일에서 샘플 및 응답 데이터를 로드합니다.
2. KNearest 분류기의 인스턴스를 만듭니다.
3. 샘플 데이터에 대해 분류기를 훈련합니다.
4. 테스트를 위해 이미지를 로드하고 처리하여 숫자 윤곽선을 추출한 다음 각 숫자의 크기를 10x10으로 조정합니다.
5. 픽셀 값을 변환합니다. 평면화된 배열로 변환하고 KNearest.find_nearest() 메서드를 사용하여 훈련 데이터에서 가장 가까운 이웃을 찾습니다.
6. 예측 숫자 레이블은 results.ravel() 배열의 첫 번째 요소에 저장됩니다.

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