Python利用 SVM 算法实现识别手写数字

下面是关于“Python利用 SVM 算法实现识别手写数字”的完整攻略。

问题描述

在机器学习领域中，SVM（支持向量机）算法是一种常用的分类算法。那么，如何使用Python利用SVM算法实现识别手写数字？

解决方法

示例1：使用sklearn库实现手写数字识别

以下是使用sklearn库实现手写数字识别的示例：

1. 首先，导入必要的库：

python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn import metrics

1. 然后，加载手写数字数据集：

python
digits = datasets.load_digits()
X = digits.images.reshape((len(digits.images), -1))
y = digits.target

1. 接着，将数据集分为训练集和测试集：

python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

1. 然后，使用SVM算法进行训练和预测：

python
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

1. 最后，输出模型的准确率：

python
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

在上面的示例中，我们使用了sklearn库实现手写数字识别。首先，我们导入必要的库，并加载手写数字数据集。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用SVM算法进行训练和预测。最后，我们输出模型的准确率。

示例2：使用OpenCV库实现手写数字识别

以下是使用OpenCV库实现手写数字识别的示例：

1. 首先，导入必要的库：

python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.externals import joblib

1. 然后，加载训练好的模型：

python
clf = joblib.load('svm.pkl')

1. 接着，读取手写数字图片并进行预处理：

python
img = cv2.imread('digit.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

1. 然后，对每个数字进行识别：

python
for cnt in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
if w*h > 100:
roi = gray[y:y+h, x:x+w]
roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
roi = np.array(roi, dtype=np.float32)
roi = roi.reshape(1, 784)
roi /= 255.0
digit = clf.predict(roi)
cv2.putText(img, str(int(digit[0])), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2)

1. 最后，显示识别结果：

python
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们使用了OpenCV库实现手写数字识别。首先，我们导入必要的库，并加载训练好的模型。然后，我们读取手写数字图片并进行预处理，对每个数字进行识别，并显示识别结果。

结论

在本攻略中，我们介绍了使用Python利用SVM算法实现识别手写数字的两种方法，并提供了示例说明。可以根据具体的需求来选择不同的方法，并根据需要调整模型、数据集和预处理的参数。