上篇的内容最后一个案例代码，其实来自官方的手写数字识别案例教程，我自己基于里面的内容自己删减了一些。 这里主要讲一下里面的数据集，sklearn自带了很多数据集，在安装包的data里面，就有手写数字识别数据集。 虽说是数字识别，不过这个数据集里面并没有实际图片。 这里的数字识别核心的可以分为下面几步： 第一步：创建分类器模型 简单理解，可以看作一个映射函数，传入一个数据，就可以返回一个结果给你。 =0.5, shuffle=False ) 第三步：训练分类器模型 通过上面的数据训练后，分类器就可以用来进行数字图片识别了，不过识别前都会通过测试数据测试一下，先看看准确率怎么样，确定效果还不错，就可以用来测试没有见过的数字图片了 2.从图片文件夹中将所有数字图片读取出来 这里只是做了数字图片的读取，所以只能识别数字。 3.定义一个单张图片匹配的方法。
现在很多场景需要使用的数字识别，比如银行卡识别，以及车牌识别等，在AI领域有很多图像识别算法，大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 以上几种ocr 识别比较，最后选择了opencv 的方式进行ocr 数字识别,下面讲解通过ocr识别的基本流程和算法. opencv 数字识别流程及算法解析 要通过opencv 进行数字识别离不开训练库的支持 ，需要对目标图片进行大量的训练，才能做到精准的识别出目标数字;下面我会分别讲解图片训练的过程及识别的过程. opencv 识别算法原理 1.比如下面一张图片，需要从中识别出正确的数字，需要对图片进行灰度 原图 灰度化图 二值化图 寻找轮廓 识别后的结果图 以上就是简单的图片进行灰度化、二值化、寻找数字轮廓得到的识别结果(==这是基于我之前训练过的数字模型下得到的识别结果==) 有些图片比较赋值 “.”的图片，这样就可以识别出小数点的数字支持. -2 这个分类主要是其他一些无关紧要的图片，也就是不是数字和点的都归为这一类中.
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本次MNIST的手写数字识别未采用input_data.py文件，想尝试一下用原始的数据集来运行这个DEMO。 例如：图片上的数字和标签的值是5，其对应的ONT-HOT编码为[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]（分别对应数值【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】） ,也就是长度为10的一维数组的第6个元素为 源码结构： 1.读取MNIST 2.创建占位符（用读取的数据填充这些空占位符） 3.选用交叉熵作为损失函数 4.使用梯度下降法（步长0.02），来使损失函数最小 5.初始化变量 6.开始计算 7.输出识别率 correct_prediction_1, "float")) # 计算训练精度 print(sess.run(accuracy_1, feed_dict={x: xs_t, y_: ys_t})) #输出识别的准确率 可又说不上来~ 参考资料： ONE-HOT使用体会 ： https://blog.csdn.net/lanhaier0591/article/details/78702558 训练Tensorflow识别手写数字
上一篇： 身份证识别——生成身份证号和汉字 代码如下： #! /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练识别不定长数字字符图片 @author: liupeng """ from num_epochs = 10000 num_hidden = 64 num_layers = 1 obj = gen_id_card() num_classes = obj.len + 1 + 1 # 10位数字 /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练识别不定长数字字符图片 @author: pengyuanjie num_epochs = 10000 num_hidden = 64 num_layers = 1 obj = gen_id_card() num_classes = obj.len + 1 + 1 # 10位数字
下载数据到本地，加载数据 import numpy as np import csv import pandas as pd def load_data(csv): lines = csv.reader l = np.array(l[1:], dtype=float) train = l[1:,1:] label = l[1:,0] a = pd.DataFrame(train) # 二值化，不影响数字显示 = 1 l = load_data('test.csv') test = np.array(l[1:], dtype=float) a = pd.DataFrame(test) # 二值化，不影响数字显示 画一个像素图片数字，第二个图片，上面预测是0 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import
用经典卷积神经网络模型LeNet-5实现手写数字识别，模型如下图所示： k9q2fpo.png 模型的详细结构： 3hG9eAa.png 流程图： 20171020225530585.png TALK return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0] 字节顺序是指多字节的值在硬件中的存储顺序， 一般分为大端(big-endian) 和小端(little-endian) 大端: 先存储高字节(Most significant bit)，或者说，高字节存储在低地址,，低字节存储在高地址 numpy.frombuffer(buffer _labels[start:end] assert：断言函数，若图片数量不等于标签数量，则在错误信息里输出（images.shape和labels.shape） multiply(a,b)：两个数组a, mnist.test.images[:2000], y_:mnist.test.labels[:2000], keep_prob: 1.0}) print("test accuracy",(test_acc)) 参考资料： 字节顺序
TensorFlow 入门（二）：Softmax 识别手写数字 MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集，如下图所示，它由几万张28像素x28像素的手写数字组成，这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些手写数字的图片进行分类，转成0~9一共十类。 ? 我们可以用一个数字数组来表示这张图片： ? 我们把这个数组展开成一个向量，长度是 28x28 = 784。如何展开这个数组（数字间的顺序）不重要，只要保持各个图片采用相同的方式展开。 这里手写数字识别为多分类问题，因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax，可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函数的推广。 我们第一层采用Logistic Regression，一张图片总共有（28 x 28）784个特征，每个特征与一个参数相乘，代表这个特征在此类别上的贡献，可以参看上图。
(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] 手写数字识别 fileNameStr = trainingFileList[i] # 去掉 .txt fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # 第一个数字为分类 fileNameStr = testFileList[i] # 去掉 .txt fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # 第一个数字是类别 Peter Harrington 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/KNN-num-recognititon/ 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外
识别数字在机器学习任务中的地位和 Hello World 在编程中是一样的。 主要步骤： 获得数据：from Yann LeCun's website 建立模型：softmax 定义 tensor，variable：X，W，b 定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradient 是它的 label 其中图片由 28*28 像素组成，转化成 array 的形式，变成 1*784 维 y 变为 one－hot 的形式，即属于哪个数字，就在哪个位置上为 1， 其余为 0 ? 归一的作用：好理解，就是转化成概率的性质 为什么要取指数：在 《常用激活函数比较》写过 http://www.jianshu.com/p/22d9720dbf1a 第一个原因是要模拟 max 的行为 再测试一下 test 数据集上的准确率，结果可以达到 92%。
---- 本文结构： CNN 建立模型 code ---- 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别，准确率为 92%，这个太低了，今天用 CNN 来提高一下准确率。 所以接着是 Fully Connected 层，它可以对数据进行分类。 ? ? 在 CNN 中有几个重要的概念： stride padding pooling stride，就是每跨多少步抽取信息。 convolution－pooling 层，全连接层，加 dropout 减小过拟合，得到预测值 y_conv： 每一层建立 weight 和 bias， 和上一层的输出值经过 conv2d 作用后，应用 ReLu 激活函数， keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1]) # 最后一个1表示数据是黑白的
作者：Charlotte77数学系的数据挖掘民工 博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining ~ PaddlePaddle的安装 不得不吐槽一下PaddlePaddle的安装，官网上说“PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器”，而docker其实在国内还并不是特别的流行 ，最简单的安装方式就是： CPU版本安装 pip install paddlepaddle GPU版本安装 pip install paddlepaddle-gpu 用PaddlePaddle实现手写数字识别 分别在第一层卷积层和第二层卷积层后加了dropout，阈值设为0.5。 这次训练的手写数字识别数据量比较小，但是如果想要添加数据，也非常方便，直接添加到相应目录下。 2.event_handler机制，可以自定义训练结果输出内容。
识别数字在机器学习任务中的地位和 Hello World 在编程中是一样的。 主要步骤： 获得数据：from Yann LeCun's website 建立模型：softmax 定义 tensor，variable：X，W，b 定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradient label 其中图片由 28*28 像素组成，转化成 array 的形式，变成 1*784 维 y 变为 one－hot 的形式，即属于哪个数字，就在哪个位置上为 1， 其余为 0 目标：给了 X 把 evidence 转化为 probabilities 简单看，softmax 就是把 input 先做指数，再做一下归一： 归一的作用：好理解，就是转化成概率的性质 为什么要取指数：在 《常用激活函数比较 再测试一下 test 数据集上的准确率，结果可以达到 92%。
本文结构： CNN 建立模型 code 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别，准确率为 92%，这个太低了，今天用 CNN 来提高一下准确率。 所以接着是 Fully Connected 层，它可以对数据进行分类。 convolution－pooling 层，全连接层，加 dropout 减小过拟合，得到预测值 y_conv： 每一层建立 weight 和 bias， 和上一层的输出值经过 conv2d 作用后，应用 ReLu 激活函数， keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1]) # 最后一个1表示数据是黑白的
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（二）的基础上，将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络，实现手写数字识别。 参数个数：Σ(前层x后层+后层) 如之前用于手写识别的3层全连接网络，输入层784个节点，隐藏层500个节点，输出层10个节点。 padding：是否使用padding,默认用的是VALID，注意这里是以字符串的形式给出VALID。 LeNet-5是最早出现的卷积神经网络，它有效解决了手写数字的识别问题。 prediction number is: [9] TRUE m = 10,n = 10 test accuracy = 100% 该测试结果用的是下面教程链接中的图片（下图第一排），换成自己手写的数字
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（一）的基础上进行改进，主要实现以下3点： 断点续训 测试真实图片 制作TFRecords格式数据集 断点续训 上次的代码每次进行模型训练时，都会重新开始进行训练 application()函数：输入要识别的几张图片（注意要给出待识别图片的路径和名称）。 tf.train.Example：用来存储训练数据，训练数据的特征用键值对的形式表示 SerializeToString( )：把数据序列化成字符串存储 生成tfrecords文件 读取原始图片和标签文件 min_after_dequeue: 出队后队列中的最小数量元素，用于确保元素的混合级别 num_threads: 排列 tensors 的线程数 seed：用于队列内的随机洗牌 enqueue_many 注：以上测试图片用的是下面教程中自带的图片，测试结果100%准确，我自己用Windows画图板手写了0~9的数字，准确度只有50%左右，可能是我手写字体和MNIST库中的风格差异较大，或是目前的网络还不够好
该图片对应的标签为[0.0.0.0.0.0.1.0.0.0]，标签中索引号为 6 的元素为 1，表示是数字 6 出现的概率为 100%，则该图片对应的识别结果是 6。 TensorFlow模型搭建基础 实现“MNIST数据集手写数字识别 ”的常用函数 ① tf.get_collection("") 函数表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。 （即batch_size个数据）上神经网络模型的预测结果，y的形状为[batch_size,10]，每一行表示一张图片的识别结果。 网络模型搭建与测试 实现手写体MNIST数据集的识别任务，共分为三个模块文件，分别是: 描述网络结构的前向传播过程文件（mnist_forward.py) 描述网络参数优化方法的反向传播过程文件（mnist_backward.py 实现手写体MNIST数据集的识别任务前向传播过程如下： import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE =
Baseline 读取数据 import pandas as pd train = pd.read_csv('train.csv') X_test = pd.read_csv('test.csv') 特征 网格搜索 KNN 模型最佳参数 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import 'weights': ['uniform', 'distance']}], scoring='accuracy') 最佳参数
aistudio地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526 keras的数字图像识别 一、加载数据 MNIST数据集预加载到 Keras库中，包括4个Numpy数组。 一个二维数组，数字5转成0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. : 0.97 test_loss 0.07070968300104141 test_acc 0.9790999889373779 六、预测模型 使用predict()方法进行预测，返回样本属于每一个类别的概率 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。
场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
iOS 手势 1.如果一个控件继承于 UIControl，那么它将不需要手势 2.所有控件都可以添加手势 [控件 addGestureRecognizer: ] 3.iOS UIRotationGestureRecognizer 旋转 UIPinchGestureRecognizer 捏合 UILongPressGestureRecognizer 长按 4.iOS 手势.gif /** 图片 */ @property (nonatomic,strong) UIImageView *imageView; /** 数组 */ @property (nonatomic, strong) NSArray *images; /** 图片张数 */ @property int count; _count = 0; _images = @[[UIImage [[UITapGestureRecognizer alloc] initWithTarget:self action:@selector(doubleTapAction:)]; //判断点击次数
数字文博采集与建模（DMAM ），基于人工智能视觉识别技术，能快速准确采集实景，自动生成数字3D场景，以微米级精度实现文物三维互动。通过三维数字化技术，能实现720°VR实景漫游、虚拟漫游，为您提供如临现场的空间漫游体验。
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