SVM数字识别 #include "stdafx.h"
#include <fstream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
#define SHOW_PROCESS 1
#define ON_STUDY 1
class NumT
原创
2013-09-23 10:09:51
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目录环境配置写在前面：三个程序第一个程序：训练第二个程序：图像预处理1.二值化2.去除小联通域（即噪点）3.roi提取4.将图片压缩为28*28格式5.完整代码第三个程序：测试 环境配置语言：python 平台：pycharm 库： cv2 numpy keras（这个需要先安装fensorflow库）写在前面：手写数字识别，是很多深度学习教程里的入门第一例，但是这些教程往往只告诉了你怎么去构造
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2023-11-06 18:37:53
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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文件百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/17_XBmtQK-lSejswmQJ6YtA提取码：jek51.2 训练源码train.pyimport pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sk
原创
2021-07-29 11:11:24
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trainLabels = np.repeat(np.arange(10),8)[:,np.newaxis] #训练图像贴标签。TestLabels = np.repeat(np.arange(10),2)[:,np.newaxis]
原创
2024-07-23 12:28:05
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关于SVM的原理有很多优秀的视频和资料，这里我主要说下利用SVM对数字识别的具体应用首先，需要有数字的训练样本把0-9文件夹放入模版匹配样本之中，自己可修改。 核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就保证了特征和标签是一一对应的关系。2：特征可用LBP,HOG等提取，但是我们这里主要说SVM训练过程，所以用最简单的方法，即把训练图片
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2023-09-15 15:51:15
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上篇文章我们用的特征是训练样本的所有像素点值，虽然方便但不准确。这篇文章主要介绍用SVM+HOG特征对数字进行识别。详细请看上篇文章，它们主要区别在于训练样本HOG特征的提取，其他基本一样，所以我直接附上代码。下面代码是opencv3和C++可以根据自己需要修改训练样本类别，数目，尺寸。oss的训练样本路径，src的检测图片路径。#include <stdio.h>
#includ
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2023-09-18 11:45:28
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#include <stdio.h> #include <time.h> #include <math.h> #include
原创
2021-07-29 13:36:28
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目录1 SVM算法api1.1 SVM算法api综述1.2 SVC1.3 NuSVC1.4 LinearSVC1.5 小结2 案例：数字识别器2.1 案例背景介绍2.2 数据介绍2.3 案例实现4 SVM总结4.1 SVM基本综述4.2 SVM优缺点1 SVM算法api1.1 SVM算法api综述SVM方法既可以用于分类（二/多分类），也可用于回归和异常值检测。
原创
2022-10-22 06:59:42
329阅读
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前两篇文章写了基于两种特征提取的SVM数字识别这篇文章主要是关于模型评估，即识别数字的正确率 下面代码是opencv3 c++加载的XML文件是之前代码训练好的。测试集是我的“”数字检测样本“”文件夹下的0-9个文件夹所包含的检测样本 #include <stdio.h>
#include <time.h>
#includ
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2024-02-19 14:35:03
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https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/68067098
原创
2021-08-10 15:43:46
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车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤：1） 分割： 检测并检测图像中感兴趣区域；2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取；3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。基本结构如下：一、车牌检测 1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像
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2023-09-03 18:07:17
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文章目录一、数据集准备二、训练2.1 模型训练2.1 模型预测三、模型优化3.1 多特征拼接3.2 使用多模型融合附：skl2onnx一、数据集准备MNIST数据集：点击下载 data2image.py —将mnist数据集转成image保存。训练集6W张，测试集1W张import numpy as npimport stru
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2022-08-24 21:40:53
3193阅读
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引言上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题，它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类，处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间，从而变成线性可分的，但是运算却是在低维空间运行的。考虑到数据中可能存在噪音，还引入了松弛变量。
理论是抽象的，问题是具体的。站在岸上学不会游泳，光看着梨子不可能知道梨子的滋味。本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别。体会一
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2024-03-28 21:42:58
202阅读
一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = DigitClassifyUI(varargin)% % DIGITCLASSIFYUI MATLAB code for DigitClassifyU
原创
2022-04-08 09:52:29
152阅读
一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = DigitClassifyUI(varargin)% % DIGITCLASSIFYUI MATLAB code for DigitClassifyU
原创
2021-11-08 11:09:05
156阅读
一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = DigitClassifyUI(varargin)% % DIGITCLASSIFYUI MATLAB code for DigitClassifyU
原创
2021-11-08 13:39:05
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源
原创
2023-01-12 16:07:16
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
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2021-07-05 11:04:41
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
原创
2021-07-05 17:22:48
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1 内容介绍自１９４３年 ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和 Ｐｉｔｔｓ首次提出了人工神经元模型以来，新的神经元模型及其组成的神经网络不断被提出，已成为目前非线性科学和计算智能研究的一个主要研究方向。其中，神经网络图像识别技术随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等快速发展，是传统图像识别方法与神经网络算法相融合的一种图像识别方法［３－４］。利用神经网络进行字符识别在计算机识别
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2023-12-29 21:41:11
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