KNN算法应用（约会网站数据分析&手写数字图片识别）（一）
KNN应用例子：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果。（github：https://github.com/suferyang/KNN/tree/master/KNN）数据集训练样本中包括三个特征：飞行里程，每周消费冰淇淋公升数，玩游戏所耗时间百分比数据集中包含标签数字1,2,3分别代表喜欢的程度 'not
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2024-06-30 07:25:21
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需求：利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：♦数据维度比较大，样本数比较多。♦ 数据集包括数字0-9的手写体。♦每个数字大约有200个样本。♦每个样本保持在一个txt文件中。♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下：♦目录trainingDigits存放的是大约
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2024-07-01 17:02:27
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关于KNN算法knn算法也叫K临近算法简单举个例子，如上图所示，坐标轴内随机分布这红色和绿色两种属性的图形，现在新加入了一个点，怎么来判断这个点可能是红色还是绿色呢？我们取一个值K1=1，发现在离新加入这个点最近的K1个点是红色的，红色的点多于绿色的点，那么新加入的点很可能是红色的。同样，取一个值K2=5，发现在离新加入这个点最近的K2个点中有2个是红色的，3个是绿色的，红色的点少于绿色的点，那么
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2024-05-21 11:26:39
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环境： Pytorch：1.0.1 GPU版 Ubuntu：16.04 Python：3.5.21 数据集整理：分为 train 和 test 文件夹，每个文件夹下每一类都分一个子文件夹并编号。 这是为了方便用 Python 做一个 txt 文件，指明所有图片数据的路径。在自定义数据集类的时候会用到。如果你没有数据集可以参考 TensorFlow与中文手写汉字识别 前面的部分下载及处理数据集。2
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2024-07-03 16:39:37
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【图像处理】-035 knn分类算法实现数字识别，选择与之最近的K个样本中最近的样本类别或者最多的类别作为待分类样本的类别。文章目录【图像处理】-035 knn分类算法实现数字识别1 概述2 印刷体数字识别问题3 KNN印刷数字分类3.1 训练样本的制作3.2 分类器模型的建立3.3 进行分类1 概述 KNN分类算法没有传统意义上的训练过程，其训练过程只是简单的将训练样本和标签保存起来，用于分类
目录KNN项目实战——手写数字识别1、数据集介绍2、准备数据：将图像转换为测试向量3、代码实现KNN项目实战——手写数字识别1、数据集介绍32像素x32像素的黑白图像。尽管采用本文格式存储图像不能有效地利用内存空间，但是为了方便理解，我们将图片转换为文本格式。数字的文本格式如下： 这些文本格式存储的数字的文件命名也很有特点，格式为：数字的值_该数字的样本序号，如下：2、准备数
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2023-10-07 12:57:57
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最近在做人脸先关的研究，人脸识别其实有很多部分组成，每一个环节都关系到整体的效果。因为主要精力在识别这块，前面的人脸检测以及特征点的提取就没有花费太多精力，开始时使用的dlib提供的接口进行人脸对齐。效果是不错，但是缺点也非常明显，dlib的人脸检测实在太慢,320*240的图片，差不多需要0.15s的时间。 看了很多的解决方法https://github.com/cmusatyalab/ope
# Python 中文汉字识别：简单入门与实例
随着计算机视觉技术的发展，汉字识别 (OCR) 在文本处理、文档管理和智能搜索等领域变得越来越重要。Python 作为一种广泛使用的编程语言，与强大的机器学习库结合，使得实现汉字识别变得更加简单。本文将介绍如何使用 Python 实现汉字识别，并提供一个实例代码。
## 汉字识别的基本原理
汉字识别的核心思想是将图片中的汉字转换为计算机可识别的
原创
2024-09-08 05:52:49
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/ 今日科技快讯 /据中国载人航天工程办公室消息，北京时间2022年6月5日10时44分，搭载神舟十四号载人飞船的长征二号F遥十四运载火箭在酒泉卫星发射中心点火发射，约577秒后，神舟十四号载人飞船与火箭成功分离，进入预定轨道，飞行乘组状态良好，发射取得圆满成功。/ 作者简介 /本篇文章来自Zuo的投稿
# Python 手写汉字识别的实现步骤
在这篇文章中，我们将深入了解如何使用 Python 实现手写汉字识别。这个项目必须分成几个步骤来完成，每一步都需要用到不同的工具和库。以下是我们整个项目的流程：
### 项目流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------
原创
2024-09-04 04:02:07
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在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会将一连串文字的文本文件先利用投影法（水滴法）切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。上述方法目前已经不再流行，面临的显而易见的问题就是容易造成将当个字符切开，导致后续分别出错，而且汉字处理识别成本较高，当下更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，我们不需要显示的对汉字进行切割，而是将汉字转成序列学习问题，虽然输入的图像尺
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2024-05-30 13:20:29
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现在有一些免费识别汉字的模型，其中一些包括：Tesseract OCR：可以用于中文文本识别，并且是开源、免费的。EasyOCR：适用于多种语言和多种字符集的OCR模型，支持中文字符，并且是开源、免费的。PaddleOCR：由PaddlePaddle开发，支持多种语言和多种字符集，包括中文字符，是开源、免费的。CRNN：双向长短时记忆网络，可以用于文本识别，包括中文字符，是开源、免费的。但需要注意
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2023-09-05 15:11:30
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一、引言我目前是大二年级上学期，临近期末居然开了一门人工智能导论，最后要求使用百度EasyDL进行图像的分类识别，至于分类的内容嘛，哈哈哈，自己选择，课上脑子里各种分类的想法，最后由于懒惰，还是选择进行数字0-9的识别分类，当然还有更懒惰的，用python生成数据集和测试集，下面来看看流程吧~二、生成数据今天借鉴了一个大佬写的一个生成手写体图片的 Python 程序，可以批量生成手写体数字数据集，
KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予
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2024-07-09 20:29:27
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一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 &nbs
华为机器学习（ML Kit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。应用场景手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。使用ML Kit 可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。这里尝试的是手势当
陈友斌 丁晓青 吴佑寿 一、汉字识别概述 汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋，并将继续发挥重要的、其它文字形式难以取代的作用。然而，汉字是非字母化、非拼音化的文字，在当今高度信息化的社会里，如何快速高效地将汉字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用。围绕这一问题，人们提出了
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2023-12-12 11:51:44
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文章目录前言效果预览数据集介绍模型介绍(ResNet18)读取数据训练模型代码源代码下载
手写汉字识别 前言本次实验的任务是汉字识别。使用pytorch深度学习框架和opencv在HWDB手写汉字数据集进行实验。由于数据集过于庞大，这里只选取了前1311个类作为实验。效果预览数据集介绍HWDB是一个手写汉字数据集，该数据集来自于中科院自动化研究所，一共有三个版本，分别为HWDB1.0、H
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2024-03-06 11:06:05
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opencv的puttxt（）函数不能汉字输出，这也是困惑好多人都问题，经过几天的查资料，改代码终于成功实现opencv汉字输出。第一种方法是 是通过写一段代码，能够转码，封装一下再调用，从而实现汉字输出。第二种方法是 使用PIL进行转换一下以下这个是ft2.py 实现转码的代码# -*- coding: utf-8 -*-
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2023-11-01 17:28:25
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1. 建立最完整的汉字图像特征库通过网上抓取和相关汉语字典的搜集，建立最大的汉字字库，并通过图片切割的方法获取不同字体下的汉字图像，提取图像特征(GIST特征和SIFT特征)建立完整的特征库。2. 特征过滤和SSC算法压缩特征存储，满足低配置移动平台的限制条件由于汉字数量非常多，汉字字体繁多。所以建立的汉字图像特征库所占用的存储空间很大(>2G)。其带来的计算量超过了一般移动平台设
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2024-01-29 06:32:10
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