SVM手寫數字的識別 python

2021-07-25 21:39:34 字數 1595 閱讀 1648

svm手寫數字的識別---python

1、svm手寫數字識別

識別步驟：

（1）樣本影象的準備。

（2）影象尺寸標準化：將影象大小都標準化為8*8大小。

（3）讀取未知樣本影象，提取影象特徵，生成影象特徵組。

（4）將未知測試樣本影象特徵組送入svm進行測試，將測試的結果輸出。

識別**：

#!/usr/bin/env python


import numpy as np


import mlpy


import cv2


print 'loading  ...'


def getnumc(fn):


'''返回數字特徵'''


fnimg = cv2.imread(fn)


#讀取影象


img=cv2.resize(fnimg,(8,8))


#將影象大小調整為8*8


alltz=


for now_h in xrange(0,8):


xtz=        


for now_w in xrange(0,8):


b = img[now_h,now_w,0]


g = img[now_h,now_w,1]


r = img[now_h,now_w,2]


btz=255-b


gtz=255-g


rtz=255-r


if btz>0 or gtz>0 or rtz>0:


nowtz=1


else:


nowtz=0


alltz+=xtz


return alltz


#讀取樣本數字


x=y=


for numi in xrange(1,10):


for numij in xrange(1,5):


fn='nums/'+str(numi)+'-'+str(numij)+'.png'


x=np.array(x)


y=np.array(y)


svm = mlpy.libsvm(svm_type='c_svc', kernel_type='poly',gamma=10)


svm.learn(x, y)


print u"訓練樣本測試："


print svm.pred(x)


print u"未知影象測試："


for iii in xrange (1,10):


testfn= 'nums/test/'+str(iii)+'-test.png'


testx=


print     


print testfn+":",


print svm.pred(testx)
樣本：

SVM手寫數字識別

準備資料 基於二值影象構造資料 分析資料 對影象向量進行目測 訓練演算法 採用三種不同的方法，不同的引數 線性分類器 二次多項式核函式 徑向基核函式 測試並計算錯誤率 本實驗使用的訓練資料如下圖所示，為若干個手寫的 0 和 9 的數字影象。本實驗使用的測試資料如下圖所示，為若干個手寫的 0 和 9 ...

SVM入門 手寫數字識別

svm是乙個constrained optimization problem 約束最優化問題 其中constrain是分指類，optimization是指使得margin最大 scikit learn是用於python程式語言的免費軟體機器學習庫。它具有各種分類，回歸和聚類演算法，包括支援向量機，隨...

手寫數字識別

這幾天在想這做字元識別方面的程式，看了很多 但是發現 上的幾乎用處都不是特別的大，理論一大堆，但是用在程式裡面則很難實現，看到有些 上說用連碼法，但是連碼法對結構的變化太敏感了，但是也從一些 裡獲得了一些靈感，我採用的是網格匹配法，準備工作採集樣本，得到了樣本的網格資訊用於接下來的識別，當然也可 一...