Python实现识别手写数字 Python图片读入与处理

Python实现识别手写数字

1. 手写数字识别简介

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以应用在自动投递系统、手写字符输入等多种场景中。在本文中，我们将介绍使用Python实现手写数字识别的过程。

2. 图片读入与处理

在手写数字识别中，图片的读入与处理是非常重要的。我们可以使用Python的PIL库来完成图片的读入与处理的工作。

下面是一个使用Python的PIL库读入图片的示例代码：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('img.png')

# 将图片转换为灰度图
gray_img = img.convert('L')

上述代码使用Image.open()函数打开图片，并使用convert()函数将图片转化为灰度图。灰度图可以将图片的信息量大幅度降低，有利于后续处理和分析。

3. 数字识别模型训练

数字识别模型训练也是手写数字识别的核心问题。在本文中，我们将介绍使用Python的keras库训练数字识别模型的过程。

下面是一个使用Python的keras库训练数字识别模型的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD

# 加载数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=SGD(lr=0.01),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels,
          batch_size=32,
          epochs=10,
          validation_split=0.2)

上述代码使用numpy库加载训练集和标签数据，使用Sequential()函数创建模型，并使用Conv2D()函数添加卷积层、MaxPooling2D()函数添加池化层等操作。使用compile()函数编译模型后，使用fit()函数训练模型。

4. 数字识别模型测试

经过以上步骤，我们已经训练好了数字识别模型。下面是一个使用Python的keras库测试手写数字识别模型的示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载图片
img = Image.open('test.png').convert('L')

# 图片缩放
img = img.resize((28, 28))

# 转化为numpy数组
input_data = np.array(img)

# reshape为4维数组
input_data = input_data.reshape(1, 28, 28, 1)

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 预测结果
result = model.predict(input_data)

# 输出结果
print(result)

上述代码使用PIL库读入图片，并将其转化为numpy数组。然后将数组reshape为4维数组，导入模型并进行预测，输出预测结果。

5. 总结

本文介绍了使用Python实现手写数字识别的过程，包括图片读入与处理、数字识别模型训练、数字识别模型测试等步骤。通过以上内容，读者可以初步了解Python实现手写数字识别的流程，并通过示例代码进一步掌握相关技能。