opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有…

opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别 选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了,在这里就不一一感谢了. 基本步骤: 一,识别函数接受一般64X64的灰度图像; 二,二值化并反色为黑底白字; 三,找出字符的最小包围矩形,并大小归一化为32X32; 四,计算图像的HOG特征; 五,用SVM分类器对HOG特征进行识别,从而确定当前图像属于ABCD还是空白; 整个识别代码还是比较简单的…

opencv 手写选择题阅卷 (四)Android 手机应用开发 在PC端把代码调通以后开始开发Android 手机应用,因为主要功能代码为C++代码,所以需要通过NDK编译,JAVA通过JNI方式调用C++代码,好在opencv已经把android 下的库都编译好了,只需要连接就可以了,Android.mk文件内容如下: LOCAL_PATH := $(call my-dir) include $(CLEAR_VARS) #OPENCV_CAMERA_MODULES:=offOPENCV_IN…

(一)答题表格设计与识别 实际设计好的表格如下图 为了图像精确,表格和四角的标记都是由程序生成的,文字和数据是后期排版软件添加上去的. 图中四角的四个黑方块主要用来定位表格,然后就可以切割出每个单元格,最后去做字符识别. 具体步骤为: 1,灰度化并二值化; 2,查找轮廓,把找出四个定位标记; 3,透视变换,校正变形; 4,切割表格,分别识别每个表格; 实际操作中发现最关键的是表格一定要平整,变形对识别影响较大; 部分代码: int table_recognition(IplImage* img,…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 构建一个多层卷积网络 权值初始化 卷积和池化 第一层卷积 第二层卷积 密集层连接 Dropout 输出层 训练和评估模型 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

如需转载请注明本博网址:http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/47733363. 一  训练框架 训练人脸检測分类器须要三个步骤: (1) 准备正负样本集,分别放到两个目录里. 我使用的是麻省理工的那个人脸库.大家能够网上搜一下. (2)把正样本集生成正样本描写叙述文件(*.vec),把负样本集生成负样本集合文件.详细怎么操作请參考我博客中的另外两篇文章,各自是http://blog.csdn.net/ding977921830/a…

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() #train_images 和 train_labels 是训练集 train_images.shape#第一个数字表示图片张数,后面表示图片尺寸,和之前我在opencv上遇到的有所不同 #opencv上是前面表示图片尺寸,后面表示图片的通道数量 输出: (60000, 28,…

网络:两层卷积,两层全连接,一层softmax 代码: import numpy as np from keras.utils import to_categorical from keras import Sequential from keras import layers from keras import optimizers from keras.datasets import mnist from PIL import Image (train_x, train_y), (test_…

手写数字库很容易建立,但是总会很浪费时间.Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库,训练库有60,000张手写数字图像,测试库有10,000张. 请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 该数据库在一个文件中包含了所有图像,使用起来有所不便.如果我把每个图像分别保存,成了图像各自独立的数据库. 并在Google Code中托管. 如果你有需要,欢迎在此下载: http://yann.le…