写一个甲骨文字的检测与识别的小程序代码
时间: 2024-03-27 20:36:08 浏览: 22
好的,以下是一个基于Python和OpenCV的甲骨文字检测与识别的小程序代码:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取甲骨文字数据集
def read_dataset():
X = []
y = []
for i in range(1, 10):
for j in range(1, 11):
filename = 'data/{}{}.png'.format(i, j)
img = cv2.imread(filename, 0)
img = cv2.resize(img, (64, 64))
_, img = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
X.append(img.reshape(-1))
y.append(i)
return np.array(X), np.array(y)
# 训练甲骨文字识别模型
def train_model(X, y):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
clf = SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
return clf
# 检测甲骨文字
def detect_characters(img, clf):
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, img_binary = cv2.threshold(img_gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
img_dilate = cv2.dilate(img_binary, kernel, iterations=1)
img_erode = cv2.erode(img_dilate, kernel, iterations=1)
contours, hierarchy = cv2.findContours(img_erode, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
if w > 20 and h > 20:
img_roi = img_gray[y:y+h, x:x+w]
img_roi = cv2.resize(img_roi, (64, 64))
_, img_roi = cv2.threshold(img_roi, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img_roi = img_roi.reshape(-1)
label = clf.predict([img_roi])[0]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, str(label), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
return img
# 主函数
if __name__ == '__main__':
# 读取甲骨文字数据集
X, y = read_dataset()
# 训练甲骨文字识别模型
clf = train_model(X, y)
# 检测甲骨文字
img = cv2.imread('test.png')
img_result = detect_characters(img, clf)
cv2.imshow('Result', img_result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上面的代码实现了甲骨文字的检测与识别功能,具体步骤如下:
1. 读取甲骨文字数据集,包括10个不同种类的甲骨文字,每种甲骨文字有10个样本。
2. 对甲骨文字数据集进行预处理,包括灰度化、二值化、resize等操作。
3. 训练甲骨文字识别模型,使用SVM算法,训练时将数据集分为训练集和测试集,计算模型的准确率。
4. 对输入图片进行预处理,包括灰度化、二值化、形态学处理等操作。
5. 对预处理后的图片进行轮廓检测,获取甲骨文字的位置和大小信息。
6. 对每个甲骨文字区域进行识别,使用训练好的SVM模型进行分类,得到该甲骨文字的种类。
7. 在原图中标记甲骨文字的位置和种类,并显示结果。
这个程序的运行需要一些甲骨文字的数据集和测试图片。你可以将甲骨文字的数据集放在一个名为"data"的文件夹中,测试图片可以用任何包含甲骨文字的图片。