OpenCV萌新福音：易上手的数字识别实践案例

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基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh…

Python3机器学习—Tensorflow数字识别实践

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten…

监督学习——K邻近算法及数字识别实践

1. KNN 算法 K-近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是: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邻近算法原理很简单,但是真正用好它也不容易,比如K的取值到底为多少才合适,而且知道什么场景下用它更不简单. 缺点: 该算法的执行效率并不高,每次计算都需要将待识别的用例与所有测试用例进行求差计算,计算量较大.随着测…

rnn-手写数字识别-网络结构-shape

手写数字识别经典案例,目标是: 1. 掌握tf编写RNN的方法 2. 剖析RNN网络结构 tensorflow编程 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ### 注意 # init_state = tf.zeros(shape=[batch_size,rnn_cell.state_size]) # init_state = lstm_cell…

MXNet 学习 (1) --- 最易上手的深度学习开源库 --- 安装及环境搭建

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习…

Java基于opencv实现图像数字识别(三)—灰度化和二值化

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化一.灰度化灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下方式1 @Te…

Unity萌新日记—开发小技巧与冷知识（脚本篇）

在学习unity的过程中,总会遇到很多零碎的知识点和小技巧,在此把它们记录下来,方便日后查看. 第一篇是关于脚本的一些你可能不知道的小知识. 还是个正在学习的萌新,如果写的不好,请谅解. Unity版本:2018.3.2f1. 1.使用RuntimeInitializeOnLoadMethod特性的静态方法会在场景加载后直接调用(这个脚本不需要挂载到物体上) [RuntimeInitializeOnLoadMethod(RuntimeInitializeLoadType.AfterSceneLo…