1. 程式人生 > >OpenCV手寫數字字元識別(基於k近鄰演算法)

OpenCV手寫數字字元識別(基於k近鄰演算法)

公眾號:     老王和他的IT界朋友們
歡迎投稿:  [email protected]
QQ交流群:  593683975
QQ群提供技術交流,CSDN資源,百度文庫等資源共享
加群問題:拋硬幣正面上的期望?

我們想用一段音樂,幾張圖片,
些許文字繪製的IT圈心路歷程,
為攻城獅,為程式設計師帶來更多的人文關懷。

相關推薦

OpenCV數字字元識別(基於k近鄰演算法)

公眾號:     老王和他的IT界朋友們 歡迎投稿:  [email protected] QQ交流群:  593683975 QQ群提供技術交流,CSDN資源,百度文庫等資源共享 加群問題:拋硬幣正面上的期望? 我們想用一段音樂,幾張圖片, 些

opencv 基於KNN的數字字元識別

樓主為武漢市某科技大學的機械小碩,由於某種原因,開始學習和使用opencv,所以算是半路出家和非科班出身,如有描述的不夠專業地方,還請多多包涵和批評指正。 本文主要實現對手寫數字字元的識別,主要用到的方法為k-近鄰分類方法,用到opencv提供的KNearest類。 也是在

Kaggle Digit Recognizer識別數字入門賽基於tensorflow-GPU(TOP 15%)

本人原創,開源出來希望與大家互相學習。 ps:目前這個比賽前二三十名測試集的正確率為1,我覺得其中一個方法可能是將所有的樣本(從官網下載train set和 test set及其他們的標籤)喂入CNN學習,將訓練集正確率訓練到1.0就可以了,這樣用測試集測出來的結果就可以1.0了,但

K近鄰分類器(KNN)數字(MNIST)識別

KNN(K-Nearest-Neighbor) 是分類演算法中比較簡單的一個演算法。演算法思想非常簡單:對於一個未知類別的樣例,我們在很多已知類別的樣本中找出跟它最相近的K個樣本,賦予該樣例這K個樣本中佔多數的類別。 如圖中所示,如果我們選取

基於SVM和KNN的數字識別(分類)——小試牛刀篇

下面分別採用的是k近鄰演算法(KNN)和SVM實現的手寫數字識別。 python實現程式碼: # -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np def img2vector(filename, label): #

Opencv數字識別_Opencv3.0+KNN+HOG特徵_原始碼_MAC_OS環境搭建視訊教程.

  寫在前面   最近在學習Opencv,本人android開發狗,對Opencv純屬興趣。一個破本科畢業的我,發現智商完全不夠用,書到用是方恨少,都怪自己數學太渣。好在Opencv封裝得比較好,如果只是使用的話,大概知道原理就知道該怎麼用。經過學習總結,寫了一個小Demo,

TF之RNN:(TF自帶函式下載MNIST55000訓練集圖片)基於順序的RNN分類案例數字圖片識別實現高精度99%準確率

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot

MNIST數字圖片識別(線性回歸、CNN方法的手工及框架實現)(未完待續)

shape 初始化 result rect not found pro res edi ise 0-Background 作為Deep Learning中的Hello World 項目無論如何都要做一遍的。 代碼地址:Github 練習過程中將持續更新blog及代碼。 第一

python神經網路(五)輸入數字進行識別

一、斷點續訓 為防止突然斷電、引數白跑的情況發生,在backward中加入類似於之前test中載入ckpt的操作,給所有w和b賦儲存在ckpt中的值: (1) 如果儲存斷點檔案的目錄資料夾中,包含有效斷點狀態檔案,則返回該檔案: 引數說明 checkpoint_dir: 表示

Tensorflow入門教程之數字MINST識別

Tensorflow入門教程之手寫數字MINST識別 MNIST是在機器學習領域中的一個經典問題。該問題解決的是把28x28畫素的灰度手寫數字圖片識別為相應的數字,其中數字的範圍從0到9. MNIST 資料下載 Yann LeCun's MNIST page也提供了訓練集與測試集資料

tensorflow實戰入門題目--數字識別

tensorflow實戰入門題目–手寫數字的識別 這是我的第一篇部落格,有很多寫不好的地方,還請大家多多批評指正。 手寫體的示範: 匯入資料,由於mnist手寫數字在 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import i

吳裕雄 python神經網絡 數字圖片識別(5)

end false new ppm sqrt 格式 ica utils lin import kerasimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers i

使用LeNet-5實現mnist數字分類識別 TensorFlow

TensorFlow的學習材料很多,但很少有講得特別詳細,讓小白一看就懂的。我自己總結了cnn實現mnist分類識別的方法,希望能給TensorFlow初學者一些幫助,實測在python3下可以執行。 # -*- coding: utf-8 -*- # 使用LeNet-5實

【機器學習筆記】基於k-近鄰演算法數字識別

更多詳細內容參考《機器學習實戰》 k-近鄰演算法簡介 簡單的說,k-近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。它的工作原理是:存在一個樣本資料集合,也稱作訓練樣本集,並且樣本集中每個資料都存在標籤,即我們知道樣本集中每個資料與所屬分類的對應關係。輸入沒

KNN實現數字識別

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

深度學習系列——AlxeNet實現MNIST數字識別

    本文實現AlexNet,用於識別MNIST手寫數字體。所有程式碼的框架基於tensorflow。看了幾篇論文的原始碼之後,覺得tensorflow 確實很難,學習程式設計還是靠實踐。這篇部落格留著給自己以及學習深度學習道路上的小夥伴們一些參考吧,希望能對大家有所幫助!

初識GAN之MNIST數字識別

初識GAN,因為剛好在嘗試用純python實現手寫數字的識別,所以在這裡也嘗試了一下。筆者也是根據網上教程一步步來的,不多說了,程式碼如下: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data i

使用LSTM實現mnist數字分類識別 TensorFlow

RNN做影象識別原理:MNIST資料集中一張圖片資料包含28*28的畫素點。RNN是將一張圖片資料的一行作為一個向量總體輸入一個X中。也就是說,RNN有28個輸入X,一個輸入X有28個畫素點。 輸出最後一個結果做為預測值。   TensorFlow入門學習程式碼: # -

DL之NN:(sklearn自帶資料集為1797個樣本*64個特徵)利用NN之sklearn、NeuralNetwor.py實現數字圖片識別95%準確率

先檢視sklearn自帶digits手寫資料集(1797*64)import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from skl

一步步提高數字識別率(3)

在前面的兩篇文章《一步步提高手寫數字的識別率(1)》和《一步步提高手寫數字的識別率(2)》中,我們分別介紹了使用Softmax迴歸和神經網路來實現手寫數字識別,其準確率分別在92和98%左右,這在機器學習領域是一個非常不錯的準確率,如果我們採用卷積神經網路,準確