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如何在 OpenCV-Python 中使用 KNearest 构建简单的数字识别工具?

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

OpenCV-Python 中的简单数字识别 OCR

letter_recognition.data 文件是什么?

letter_recognition.data 文件包含字母图像的集合和它们对应的 16 个特征,如论文“使用 Holland-Style Adaptive Classifiers 的字母识别”中所定义。这些功能捕获字母形状和外观的各个方面。

如何根据您的数据构建数据集

要创建您自己的数据集,您可以加载数字图像,提取轮廓以隔离各个数字,并使用相应的数值手动标记每个数字。将调整大小后的 (10x10) 数字的像素值及其标签保存在一个单独的文本文件中。

results.reval() 表示什么?

results.reval() 不是 OpenCV KNearest 类的有效方法。这似乎是一个拼写错误,因为访问最近邻居预测的正确方法是 results.ravel()。

使用 KNearest 的简单数字识别工具

实现使用 letter_recognition.data 文件或您的自定义的简单数字识别工具数据集:

  1. 从文本文件加载样本和响应数据。
  2. 创建 KNearest 分类器的实例。
  3. 在样本数据上训练分类器。
  4. 为了进行测试,加载图像,对其进行处理以提取数字轮廓,并将每个数字的大小调整为10x10。
  5. 将像素值转换为展平数组,并使用 KNearest.find_nearest() 方法查找训练数据中的最近邻。
  6. 预测的数字标签存储在第一个中results.ravel() 数组的元素。

以上是如何在 OpenCV-Python 中使用 KNearest 构建简单的数字识别工具?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

来源:php.cn
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