使用深度学习识别英文字母和数字

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mb65e1a2db62a5c 2024-04-06 00:11:44 ©著作权

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在本教程中，我们将使用深度学习技术来识别包含英文字母和数字的图像。我们将使用Python和TensorFlow来构建和训练模型，并使用OpenCV来处理图像。

步骤 1: 准备数据集首先，我们需要准备一个包含英文字母和数字的数据集。我们将从网上下载一个包含样本图像的数据集，并将其分为训练集和测试集。

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: 图像预处理在图像预处理步骤中，我们将读取图像并对其进行灰度化、二值化和尺寸标准化等操作。

python Copy code import cv2

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) # 尺寸标准化 resized = cv2.resize(binary, (28, 28)) return resized 步骤 3: 构建和训练模型我们将使用卷积神经网络（CNN）来构建我们的模型，并在训练集上进行训练。

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

构建模型

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='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

加载数据集

X_train = [] y_train = [] for image_file in os.listdir("./english_digits_dataset/train"): if image_file.endswith(".png"): image_path = os.path.join("./english_digits_dataset/train", image_file) processed_image = preprocess_image(image_path) X_train.append(processed_image) label = int(image_file.split("_")[0]) - 1 # 数字标签从0开始 y_train.append(label)

X_train = np.array(X_train).reshape(-1, 28, 28, 1) y_train = np.array(y_train)

将标签进行独热编码

from keras.utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train, num_classes=36)

训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2) 步骤 4: 测试模型最后，我们使用测试集评估我们的模型的性能。

python Copy code

加载测试集

X_test = [] y_test = [] for image_file in os.listdir("./english_digits_dataset/test"): if image_file.endswith(".png"): image_path = os.path.join("./english_digits_dataset/test", image_file) processed_image = preprocess_image(image_path) X_test.append(processed_image) label = int(image_file.split("_")[0]) - 1 # 数字标签从0开始 y_test.append(label)

X_test = np.array(X_test).reshape(-1, 28, 28, 1) y_test = np.array(y_test)