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python實現(xiàn)基于SVM手寫數(shù)字識別功能

更新時間：2020年05月27日 11:39:34 作者：陽光下的Smiles

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實現(xiàn)基于SVM手寫數(shù)字識別功能，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了SVM手寫數(shù)字識別功能的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1、SVM手寫數(shù)字識別

識別步驟：

（1）樣本圖像的準(zhǔn)備。
（2）圖像尺寸標(biāo)準(zhǔn)化：將圖像大小都標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行測試，將測試的結(jié)果輸出。

識別代碼：

#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import mlpy
import cv2
print 'loading ...'

def getnumc(fn):
 '''返回數(shù)字特征'''
 fnimg = cv2.imread(fn) #讀取圖像
 img=cv2.resize(fnimg,(8,8)) #將圖像大小調(diào)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(shù)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(xùn)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(jié)果：

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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