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使用python svm實(shí)現(xiàn)直接可用的手寫數(shù)字識(shí)別

2021-12-20 12:51翟羽嚄 Python

這篇文章主要介紹了使用python svm實(shí)現(xiàn)直接可用的手寫數(shù)字識(shí)別,現(xiàn)在網(wǎng)上很多代碼是良莠不齊,真是一言難盡,于是記錄一下,能夠運(yùn)行成功并識(shí)別成功的一個(gè)源碼

python svm實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別——直接可用

最近在做個(gè)圍棋識(shí)別的項(xiàng)目,需要識(shí)別下面的數(shù)字,如下圖:

使用python svm實(shí)現(xiàn)直接可用的手寫數(shù)字識(shí)別

我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在網(wǎng)上很多代碼是良莠不齊,…真是一言難盡,于是記錄一下,能夠運(yùn)行成功并識(shí)別成功的一個(gè)源碼。

 

1、訓(xùn)練

 

1.1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集下載——已轉(zhuǎn)化成csv文件

 

 

1.2 、訓(xùn)練源碼

train.py

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import pandas as pd
from sklearn.decomposition import pca
from sklearn import svm
from sklearn.externals import joblib
import time
 
if __name__ =="__main__":
    train_num = 5000
    test_num = 7000
    data = pd.read_csv('train.csv')
    train_data = data.values[0:train_num,1:]
    train_label = data.values[0:train_num,0]
    test_data = data.values[train_num:test_num,1:]
    test_label = data.values[train_num:test_num,0]
    t = time.time()
 
    #pca降維
    pca = pca(n_components=0.8, whiten=true)
    print('start pca...')
    train_x = pca.fit_transform(train_data)
    test_x = pca.transform(test_data)
    print(train_x.shape)
 
    # svm訓(xùn)練
    print('start svc...')
    svc = svm.svc(kernel = 'rbf', c = 10)
    svc.fit(train_x,train_label)
    pre = svc.predict(test_x)
 
    #保存模型
    joblib.dump(svc, 'model.m')
    joblib.dump(pca, 'pca.m')
 
    # 計(jì)算準(zhǔn)確率
    score = svc.score(test_x, test_label)
    print(u'準(zhǔn)確率:%f,花費(fèi)時(shí)間:%.2fs' % (score, time.time() - t))

 

2、預(yù)測(cè)單張圖片

 

2.1、待預(yù)測(cè)圖像

使用python svm實(shí)現(xiàn)直接可用的手寫數(shù)字識(shí)別

 

2.2、預(yù)測(cè)源碼

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from sklearn.externals import joblib
import cv2
 
 
if __name__ =="__main__":
 
    img = cv2.imread("img_temp.jpg", 0)
    #test = img.reshape(1,1444)![在這里插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210630133136668.jpg#pic_center)
 
    tp_x = 10
    tp_y = 10
    tp_width = 20
    tp_height = 20
    img_temp = img[tp_y:tp_y + tp_height, tp_x:tp_x + tp_width]  # 參數(shù)含義分別是:y、y+h、x、x+w
    cv2.namedwindow("src", 0)
    cv2.imshow("src", img_temp)
    cv2.waitkey(1000)
    [height, width] = img_temp.shape
    print(width, height)
 
    res_img = cv2.resize(img_temp, (28, 28))
    test = res_img.reshape(1, 784)
    #加載模型
    svc = joblib.load("model.m")
    pca = joblib.load("pca.m")
    # svm
    print('start pca...')
    test_x = pca.transform(test)
    print(test_x.shape)
    pre = svc.predict(test_x)
    print(pre[0])

 

2.3、預(yù)測(cè)結(jié)果

使用python svm實(shí)現(xiàn)直接可用的手寫數(shù)字識(shí)別

到此這篇關(guān)于使用python svm實(shí)現(xiàn)直接可用的手寫數(shù)字識(shí)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python svm 手寫數(shù)字識(shí)別內(nèi)容請(qǐng)搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家!

原文鏈接:https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/118358036

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