我怎么把自己拍的手写数字导入训练过的分类器进行识别
时间: 2024-03-22 20:37:27 浏览: 8
您可以按以下步骤将自己拍的手写数字导入训练过的分类器进行识别:
1. 导入需要的库和模型
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
```
2. 加载训练好的模型
```python
# 加载训练好的模型
model_path = 'model.pkl'
with open(model_path, 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
```
3. 读取自己拍的手写数字图片
```python
# 读取自己拍的手写数字图片
img = cv2.imread('your_image_path', 0)
```
4. 对图片进行预处理,转换为模型所需的格式
```python
# 对图片进行预处理,转换为模型所需的格式
scaler = StandardScaler()
img = cv2.resize(img, (8, 8)).astype('float32')
img = cv2.bitwise_not(img)
img = scaler.fit_transform(img.reshape(1, -1))
```
5. 使用模型进行预测
```python
# 使用模型进行预测
result = model.predict(img)
print(result[0])
```
其中,`your_image_path` 为您自己拍的手写数字图片的路径。通过以上步骤,您可以将自己拍的手写数字导入训练过的分类器进行识别。