这是OCR的代码,有ICR代码吗?
时间: 2023-07-09 21:36:38 浏览: 44
非常抱歉,我理解错了您的问题。这里提供一个简单的基于Python的ICR程序示例,需要使用sklearn库和MNIST数据集。代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']
# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]
# 创建MLP分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=10, alpha=1e-4,
solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1,
learning_rate_init=.1)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print('Test score: {0}'.format(score))
# 读取测试图片
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 缩放图片
img = cv2.resize(img, (28, 28))
# 将图片转换为特征向量
X_new = np.array([img.reshape(784)])
# 预测结果
y_new = clf.predict(X_new)
# 输出预测结果
print('Predicted digit: {0}'.format(y_new[0]))
```
在这个示例中,我们使用sklearn库加载MNIST数据集,使用MLP分类器对数据集进行训练,并使用训练好的模型对手写数字图片进行识别。由于MNIST数据集只包含手写数字,因此该示例仅适用于数字识别,对于其他类型的字符可能需要进行相应的修改。