下面是使用Python SVM实现手写数字识别的完整攻略:
1. 简介
本攻略旨在利用SVM算法对手写数字进行识别,通过以下步骤完成手写数字识别:
- 获取MNIST数据集图像和标签数据;
- 对图像进行预处理,包括二值化、降噪、切割等操作;
- 提取图像特征;
- 利用SVM算法建立分类模型;
- 对新的手写数字图片进行识别。
2. 获取MNIST数据集
MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集,该数据集包含60000张训练数据和10000张测试数据,每张图片大小为28*28像素。我们可以利用Python的第三方库tensorflow
来获取MNIST数据集,具体代码如下:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot = True)
3. 图像预处理
在进行图像预处理前,我们需要先了解一下手写数字图片的特点。手写数字图片主要有以下几个特点:
- 图像是二值图像,即黑白两色;
- 图像可能存在噪声;
- 图像中的数字可能出现在任何位置。
因此,在进行图像预处理时,我们需要对图像进行二值化、降噪、切割等操作。
3.1 二值化
二值化是将图像中的像素值转换为0或1的过程。由于图片库中的图片已经是灰度图像,因此可以直接根据像素阈值进行二值化。我们可以利用OpenCV
库来进行二值化操作,具体代码如下:
import cv2
# 读取图片并转换为灰度图像
img_gray = cv2.imread('image_file.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 对灰度图像进行二值化
threshold, img_binary = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
3.2 降噪
降噪是指去除图像中的噪声。我们可以利用OpenCV
库提供的高斯模糊和中值滤波函数对图像进行降噪处理,具体代码如下:
import cv2
# 高斯模糊
img_blur = cv2.GaussianBlur(img_binary, (5, 5), 0)
# 中值滤波
img_median = cv2.medianBlur(img_blur, 5)
3.3 切割
切割是将图像中的数字分离出来。我们可以利用轮廊提取方法获取数字的边缘信息,再根据边缘信息对数字进行分离。具体代码如下:
import cv2
# 获取二值图像的轮廊
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_median, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取数字的矩形边界
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
# 根据矩形边界切割出数字
img_digit = img_median[y:y+h, x:x+w]
4. 特征提取
在利用SVM算法对手写数字进行识别时,需要选取合适的特征用于分类。我们选择HOG(Histogram of oriented gradient)特征作为手写数字的特征,具体代码如下:
import cv2
# 计算HOG特征
winSize = (28, 28)
blockSize = (14, 14)
blockStride = (7, 7)
cellSize = (7, 7)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)
features = hog.compute(img_digit)
5. SVM分类
使用SVM分类器对图像进行分类,我们可以使用scikit-learn
库中的SVM分类器进行实现,具体代码如下:
from sklearn import svm
# 加载训练数据和标签
X_train = mnist.train.images
y_train = mnist.train.labels
# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)
clf.fit(X_train, y_train)
6. 手写数字识别
在完成了上述步骤后,我们就可以对新的手写数字图片进行识别了。具体代码如下:
# 读取待识别的手写数字
img_gray = cv2.imread('digit.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 对灰度图像进行二值化、降噪、切割
_, img_binary = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
img_blur = cv2.GaussianBlur(img_binary, (5, 5), 0)
img_median = cv2.medianBlur(img_blur, 5)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_median, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
img_digit = img_median[y:y+h, x:x+w]
# 计算HOG特征
winSize = (28, 28)
blockSize = (14, 14)
blockStride = (7, 7)
cellSize = (7, 7)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)
features = hog.compute(img_digit)
# 利用SVM分类器进行识别
digit = clf.predict([features])[0]
print("识别结果为:", digit)
示例
为了更好的理解手写数字识别的过程,我提供两个示例:
示例1: 手写数字识别
- 手写数字识别的输入是手写数字图片;
- 首先将手写数字图片进行预处理,包括二值化、降噪、切割等操作;
- 提取图像特征;
- 利用SVM算法建立分类模型;
- 对新的手写数字图片进行识别;
- 输出手写数字识别的结果。
示例2: 训练数据集的验证
- 利用MNIST数据集获取60000张训练数据;
- 对训练数据进行图像预处理、特征提取等操作;
- 利用SVM算法建立分类模型;
- 利用剩余10000张测试数据来验证模型的准确性;
- 输出模型的准确率。
以上就是使用Python SVM实现直接可用的手写数字识别的完整攻略,希望可以对你有所帮助。
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