py用opencv写HTML版的数字识别检测
时间: 2023-11-23 16:29:53 浏览: 20
好的，下面是一个简单的 Python 代码示例，使用 OpenCV 和 Flask 框架实现数字识别检测的 HTML 页面：
首先需要安装必要的 Python 库：
```python
pip install Flask opencv-python numpy imutils
```
然后在项目目录下创建一个名为 `app.py` 的文件，输入以下代码：
```python
import cv2
import numpy as np
import imutils
from flask import Flask, request, render_template_string
app = Flask(__name__)
# 加载 MNIST 手写数字识别模型
model = cv2.ml.KNearest_create()
model.load('mnist_knn_model.xml')
# 处理数字图像，将其转换为 28x28 的灰度图像，并进行预处理
def preprocess_image(image):
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 使用轮廓检测算法找到数字轮廓，并将数字中心对齐
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
roi = thresh[y:y + h, x:x + w]
# 将数字图像大小缩放为 28x28，并将其转换为一维数组
roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
roi = np.array(roi, dtype=np.float32).reshape(1, 784)
roi /= 255.0
return roi
# 处理 HTTP POST 请求，返回识别结果
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
if request.method == 'POST':
# 获取上传的图像文件
file = request.files['image']
# 将图像文件转换为 OpenCV 图像格式
image = cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
# 预处理图像并进行数字识别
roi = preprocess_image(image)
ret, results, neighbours, dist = model.findNearest(roi, k=1)
digit = int(results[0][0])
return render_template_string('<h1>识别结果为：{{ digit }}</h1>', digit=digit)
return '''
<!doctype html>
<html>
<head>
<title>数字识别检测</title>
</head>
<body>
<h1>上传要识别的数字图像：</h1>
<form method="post" enctype="multipart/form-data">
<input type="file" name="image" accept="image/*">
<input type="submit" value="识别">
</form>
</body>
</html>
'''
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
在代码中，我们首先加载了预训练的 MNIST 手写数字识别模型，并定义了一个 `preprocess_image` 函数来预处理数字图像。然后，我们使用 Flask 框架处理 HTTP POST 请求，将上传的数字图像转换为 OpenCV 图像格式，并进行数字识别，并将结果返回给用户。
最后，在终端中运行 `python app.py` 命令启动应用程序，并访问 http://127.0.0.1:5000/ 即可使用数字识别检测的 HTML 页面。
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