问OpenCV-Python中的简单数字识别OCR
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Stack Overflow用户

提问于 2012-02-23 20:37:23

回答 3查看 244.4K关注 0票数 413

我正在尝试用OpenCV-Python (cv2)实现一个“数字识别光学字符识别”。它只是为了学习的目的。我想学习OpenCV中的KNearest和支持向量机的特性。

我有每个数字的100个样本(即图像)。我想和他们一起训练。

OpenCV sample附带了一个示例letter_recog.py。但我仍然不知道如何使用它。我不明白什么是样本，响应等。而且，它一开始加载了一个txt文件，这是我一开始不理解的。

稍后搜索一下，我可以在cpp示例中找到letter_recognition.data。我使用了它，并在letter_recog.py的模型中为cv2.KNeest做了一个代码(只是为了测试)：

import numpy as np
import cv2

fn = 'letter-recognition.data'
a = np.loadtxt(fn, np.float32, delimiter=',', converters={ 0 : lambda ch : ord(ch)-ord('A') })
samples, responses = a[:,1:], a[:,0]

model = cv2.KNearest()
retval = model.train(samples,responses)
retval, results, neigh_resp, dists = model.find_nearest(samples, k = 10)
print results.ravel()

它给了我一个大小为20000的数组，我不知道它是什么。

问题：

1)什么是letter_recognition.data文件？如何从我自己的数据集构建该文件？

2) results.reval()表示什么？

3)如何使用letter_recognition.data文件( KNearest或支持向量机)编写一个简单的数字识别工具？

computer-vision

ocr

python

opencv

numpy

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2012-03-08 23:35:50

好了，我决定解决我的问题来解决上面的问题。我想要的是使用OpenCV中的KNearest或支持向量机功能来实现一个简单的光学字符识别。下面是我做了什么以及如何做的。(它只是为了学习如何使用KNearest实现简单的光学字符识别目的)。

1)我的第一个问题是关于OpenCV示例附带的letter_recognition.data文件。我想知道那个文件里面有什么。

它包含一个字母，以及该字母的16个特征。

this SOF帮我找到了它。这16个特性在论文中进行了解释。(尽管我不理解结尾的一些功能)

2)，因为我知道，如果不了解所有这些特性，就很难做到这一点。我尝试了一些其他的论文，但对于初学者来说都有点难。

So I just decided to take all the pixel values as my features. (我并不担心准确性或性能，我只是希望它能正常工作，至少要有最低的准确性)

我为我的训练数据拍摄了下面的图片：

(我知道训练数据量较少。但是，由于所有的字母都是相同的字体和大小，我决定试一下这个)。

为了给准备训练的数据，我用OpenCV做了一个小代码。它做以下事情：

它加载image.

Selects的数字(显然是通过轮廓查找和应用对字母的面积和高度的约束，以避免错误的detections).

Draws一个字母周围的边界矩形，并等待key press manually。这一次，我们自己按下与字母对应的数字键。一旦按下相应的数字键，它就会将此框的大小调整为10x10，并将100像素值保存在一个数组(这里是)中，并将相应的手动输入的数字保存在另一个数组中(在这里，responses).

Then将这两个数组保存在单独的txt文件中。

在人工分类结束时，训练数据( train.png)中的所有数字都是我们自己手动标记的，图像如下：

下面是我用于上述目的的代码(当然，不是很干净)：

import sys

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('pitrain.png')
im3 = im.copy()

gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,1,1,11,2)

#################      Now finding Contours         ###################

contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

samples =  np.empty((0,100))
responses = []
keys = [i for i in range(48,58)]

for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt)>50:
        [x,y,w,h] = cv2.boundingRect(cnt)

        if  h>28:
            cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
            roi = thresh[y:y+h,x:x+w]
            roismall = cv2.resize(roi,(10,10))
            cv2.imshow('norm',im)
            key = cv2.waitKey(0)

            if key == 27:  # (escape to quit)
                sys.exit()
            elif key in keys:
                responses.append(int(chr(key)))
                sample = roismall.reshape((1,100))
                samples = np.append(samples,sample,0)

responses = np.array(responses,np.float32)
responses = responses.reshape((responses.size,1))
print "training complete"

np.savetxt('generalsamples.data',samples)
np.savetxt('generalresponses.data',responses)

现在我们进入培训和测试部分。

对于测试部分，我使用了下面的图像，它具有与我用于训练的相同类型的字母。

用于训练的我们按如下方式做：

将我们已经保存的txt文件加载到我们正在使用的分类器实例中(在这里，我们使用KNearest.train

KNearest)

Then

KNearest.train

出于测试目的，我们执行以下操作：

我们像之前一样加载用于testing
process图像的图像，并使用轮廓方法提取每个数字，
为其绘制边界框，然后将其大小调整为10x10，并像前面一样将其像素值存储在一个数组中。
，然后我们使用KNearest.find_nearest()函数来查找与我们给定的项最接近的项。(如果幸运的话，它能识别正确的数字。)

我在下面的代码中包含了最后两个步骤(训练和测试)：

import cv2
import numpy as np

#######   training part    ############### 
samples = np.loadtxt('generalsamples.data',np.float32)
responses = np.loadtxt('generalresponses.data',np.float32)
responses = responses.reshape((responses.size,1))

model = cv2.KNearest()
model.train(samples,responses)

############################# testing part  #########################

im = cv2.imread('pi.png')
out = np.zeros(im.shape,np.uint8)
gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,1,1,11,2)

contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt)>50:
        [x,y,w,h] = cv2.boundingRect(cnt)
        if  h>28:
            cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
            roi = thresh[y:y+h,x:x+w]
            roismall = cv2.resize(roi,(10,10))
            roismall = roismall.reshape((1,100))
            roismall = np.float32(roismall)
            retval, results, neigh_resp, dists = model.find_nearest(roismall, k = 1)
            string = str(int((results[0][0])))
            cv2.putText(out,string,(x,y+h),0,1,(0,255,0))

cv2.imshow('im',im)
cv2.imshow('out',out)
cv2.waitKey(0)

它起作用了，下面是我得到的结果：

在这里，它以100%的准确率工作。我认为这是因为所有的数字都是相同类型和相同大小的。

但不管怎样，这对初学者来说是一个很好的开始(我希望如此)。

票数 579

Stack Overflow用户

发布于 2014-01-03 19:13:21

对于那些对C++代码感兴趣的人，可以参考下面的代码。感谢Abid Rahman的精彩解释。

该过程与上面相同，但是，轮廓查找仅使用第一层次轮廓，因此该算法仅使用每个手指的外轮廓。

用于创建样本和标签数据的代码

//Process image to extract contour
Mat thr,gray,con;
Mat src=imread("digit.png",1);
cvtColor(src,gray,CV_BGR2GRAY);
threshold(gray,thr,200,255,THRESH_BINARY_INV); //Threshold to find contour
thr.copyTo(con);

// Create sample and label data
vector< vector <Point> > contours; // Vector for storing contour
vector< Vec4i > hierarchy;
Mat sample;
Mat response_array;  
findContours( con, contours, hierarchy,CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE ); //Find contour

for( int i = 0; i< contours.size(); i=hierarchy[i][0] ) // iterate through first hierarchy level contours
{
    Rect r= boundingRect(contours[i]); //Find bounding rect for each contour
    rectangle(src,Point(r.x,r.y), Point(r.x+r.width,r.y+r.height), Scalar(0,0,255),2,8,0);
    Mat ROI = thr(r); //Crop the image
    Mat tmp1, tmp2;
    resize(ROI,tmp1, Size(10,10), 0,0,INTER_LINEAR ); //resize to 10X10
    tmp1.convertTo(tmp2,CV_32FC1); //convert to float
    sample.push_back(tmp2.reshape(1,1)); // Store  sample data
    imshow("src",src);
    int c=waitKey(0); // Read corresponding label for contour from keyoard
    c-=0x30;     // Convert ascii to intiger value
    response_array.push_back(c); // Store label to a mat
    rectangle(src,Point(r.x,r.y), Point(r.x+r.width,r.y+r.height), Scalar(0,255,0),2,8,0);    
}

// Store the data to file
Mat response,tmp;
tmp=response_array.reshape(1,1); //make continuous
tmp.convertTo(response,CV_32FC1); // Convert  to float

FileStorage Data("TrainingData.yml",FileStorage::WRITE); // Store the sample data in a file
Data << "data" << sample;
Data.release();

FileStorage Label("LabelData.yml",FileStorage::WRITE); // Store the label data in a file
Label << "label" << response;
Label.release();
cout<<"Training and Label data created successfully....!! "<<endl;

imshow("src",src);
waitKey();

训练和测试代码

Mat thr,gray,con;
Mat src=imread("dig.png",1);
cvtColor(src,gray,CV_BGR2GRAY);
threshold(gray,thr,200,255,THRESH_BINARY_INV); // Threshold to create input
thr.copyTo(con);


// Read stored sample and label for training
Mat sample;
Mat response,tmp;
FileStorage Data("TrainingData.yml",FileStorage::READ); // Read traing data to a Mat
Data["data"] >> sample;
Data.release();

FileStorage Label("LabelData.yml",FileStorage::READ); // Read label data to a Mat
Label["label"] >> response;
Label.release();


KNearest knn;
knn.train(sample,response); // Train with sample and responses
cout<<"Training compleated.....!!"<<endl;

vector< vector <Point> > contours; // Vector for storing contour
vector< Vec4i > hierarchy;

//Create input sample by contour finding and cropping
findContours( con, contours, hierarchy,CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
Mat dst(src.rows,src.cols,CV_8UC3,Scalar::all(0));

for( int i = 0; i< contours.size(); i=hierarchy[i][0] ) // iterate through each contour for first hierarchy level .
{
    Rect r= boundingRect(contours[i]);
    Mat ROI = thr(r);
    Mat tmp1, tmp2;
    resize(ROI,tmp1, Size(10,10), 0,0,INTER_LINEAR );
    tmp1.convertTo(tmp2,CV_32FC1);
    float p=knn.find_nearest(tmp2.reshape(1,1), 1);
    char name[4];
    sprintf(name,"%d",(int)p);
    putText( dst,name,Point(r.x,r.y+r.height) ,0,1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8 );
}

imshow("src",src);
imshow("dst",dst);
imwrite("dest.jpg",dst);
waitKey();

结果

在结果中，第一行中的点被检测为8，并且我们没有对点进行训练。此外，我还考虑将第一层次中的每个轮廓作为样本输入，用户可以通过计算面积来避免它。

票数 58

Stack Overflow用户

发布于 2021-05-29 15:05:25

我在生成训练数据时遇到了一些问题，因为有时很难识别最后选择的字母，所以我将图像旋转了1.5度。现在，每个字符都是按顺序选择的，经过训练后，测试仍然显示100%的准确率。代码如下：

import numpy as np
import cv2

def rotate_image(image, angle):
  image_center = tuple(np.array(image.shape[1::-1]) / 2)
  rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0)
  result = cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR)
  return result

img = cv2.imread('training_image.png')
cv2.imshow('orig image', img)
whiteBorder = [255,255,255]
# extend the image border
image1 = cv2.copyMakeBorder(img, 80, 80, 80, 80, cv2.BORDER_CONSTANT, None, whiteBorder)
# rotate the image 1.5 degrees clockwise for ease of data entry
image_rot = rotate_image(image1, -1.5)
#crop_img = image_rot[y:y+h, x:x+w]
cropped = image_rot[70:350, 70:710]
cv2.imwrite('rotated.png', cropped)
cv2.imshow('rotated image', cropped)
cv2.waitKey(0)

对于示例数据，我对脚本进行了一些更改，如下所示：

import sys
import numpy as np
import cv2

def sort_contours(contours, x_axis_sort='LEFT_TO_RIGHT', y_axis_sort='TOP_TO_BOTTOM'):
    # initialize the reverse flag
    x_reverse = False
    y_reverse = False
    if x_axis_sort == 'RIGHT_TO_LEFT':
        x_reverse = True
    if y_axis_sort == 'BOTTOM_TO_TOP':
        y_reverse = True
    
    boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]
    
    # sorting on x-axis 
    sortedByX = zip(*sorted(zip(contours, boundingBoxes),
    key=lambda b:b[1][0], reverse=x_reverse))
    
    # sorting on y-axis 
    (contours, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(*sortedByX),
    key=lambda b:b[1][1], reverse=y_reverse))
    # return the list of sorted contours and bounding boxes
    return (contours, boundingBoxes)

im = cv2.imread('rotated.png')
im3 = im.copy()

gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,1,1,11,2)

contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours, boundingBoxes = sort_contours(contours, x_axis_sort='LEFT_TO_RIGHT', y_axis_sort='TOP_TO_BOTTOM')

samples =  np.empty((0,100))
responses = []
keys = [i for i in range(48,58)]

for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt)>50:
        [x,y,w,h] = cv2.boundingRect(cnt)

        if  h>28 and h < 40:
            cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
            roi = thresh[y:y+h,x:x+w]
            roismall = cv2.resize(roi,(10,10))
            cv2.imshow('norm',im)
            key = cv2.waitKey(0)

            if key == 27:  # (escape to quit)
                sys.exit()
            elif key in keys:
                responses.append(int(chr(key)))
                sample = roismall.reshape((1,100))
                samples = np.append(samples,sample,0)

responses = np.array(responses,np.ubyte)
responses = responses.reshape((responses.size,1))
print("training complete")

np.savetxt('generalsamples.data',samples,fmt='%i')
np.savetxt('generalresponses.data',responses,fmt='%i')

票数 2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/9413216

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