本文實例為大家分享了SVM手寫數字識別功能的具體代碼，供大家參考，具體內容如下
1、SVM手寫數字識別
識別步驟：
（1）樣本圖像的準備。
（2）圖像尺寸標準化：將圖像大小都標準化為8*8大小。
（3）讀取未知樣本圖像，提取圖像特征，生成圖像特征組。
（4）將未知測試樣本圖像特征組送入SVM進行測試，將測試的結果輸出。
識別代碼：
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#!/usr/bin/env pythonimport numpy as npimport mlpyimport cv2print 'loading ...'def getnumc(fn): '''返回數字特征''' fnimg = cv2.imread(fn) #讀取圖像 img=cv2.resize(fnimg,(8,8)) #將圖像大小調整為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 xtz.append(nowtz) 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.append(getnumc(fn)) y.append(numi) 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"未知圖像測試："for iii in xrange (1,10): testfn= 'nums/test/'+str(iii)+'-test.png' testx=[] testx.append(getnumc(testfn)) print print testfn+":", print svm.pred(testx) |
樣本：
結果：
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