使用机器学习识别英文字母和数字

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mb65e1a2db62a5c 2024-04-05 23:42:17 ©著作权

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步骤 1: 收集数据集首先，我们需要收集包含英文字母和数字的数据集作为我们的训练数据。这些数据集可以来自于公开的数据集，也可以手动收集。我们在互联网上找到了一个包含英文字母和数字的数据集，下载并解压到本地。

python Copy code import os import urllib.request import zipfile

下载数据集

url = "https://example.com/english_digits_dataset.zip" save_path = "./english_digits_dataset.zip" urllib.request.urlretrieve(url, save_path)

解压数据集

with zipfile.ZipFile(save_path, "r") as zip_ref: zip_ref.extractall("./english_digits_dataset") 步骤 2: 图像预处理接下来，我们对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪和分割。

python Copy code import cv2 import numpy as np

def preprocess_image(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image_path) # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) # 去噪 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 分割 contours, _ = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) return contours

示例图像预处理

contours = preprocess_image("./english_digits_dataset/sample1.png") 步骤 3: 构建识别模型我们使用卷积神经网络（CNN）构建识别模型，并使用Keras进行模型的构建和训练。

python Copy code from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

构建CNN模型

model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(36, activation='softmax')) # 26个英文字母 + 10个数字

编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val)) 步骤 4: 应用识别模型最后，我们将训练好的模型应用到实际场景中，并实现英文字母和数字的识别功能。

python Copy code def recognize_characters(image): # 图像预处理 contours = preprocess_image(image) # 识别字符 characters = [] for contour in contours: # 提取轮廓特征并进行识别 # ... characters.append(character) return characters