使用python svm实现直接可用的手写数字识别

目录python svm实现手写数字识别——直接可用1、训练1.1、训练数据集下载——已转化成csv文件1.2 、训练源码2、预测单张图片2.1、待预测图像2.2、预测源码2.3、预测结果python svm实现手写数字识别——直接可用

最近在做个围棋识别的项目，需要识别下面的数字，如下图：

我发现现在网上很多代码是良莠不齐，…真是一言难尽，于是记录一下，能够运行成功并识别成功的一个源码。

1、训练1.1、训练数据集下载——已转化成csv文件

下载地址

1.2 、训练源码

train.py

import pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn import svmfrom sklearn.externals import joblibimport timeif __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降维 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训练 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’) # 计算准确率 score = svc.score(test_x, test_label) print(u’准确率：%f,花费时间：%.2fs’ % (score, time.time() - t))2、预测单张图片2.1、待预测图像

2.2、预测源码

from sklearn.externals import joblibimport cv2if __name__ =='__main__': img = cv2.imread('img_temp.jpg', 0) #test = img.reshape(1,1444) 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] # 参数含义分别是：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) #加载模型 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、预测结果

到此这篇关于使用python svm实现直接可用的手写数字识别的文章就介绍到这了,更多相关python svm 手写数字识别内容请搜索好吧啦网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持好吧啦网！