手写数字5特征分析python
时间: 2023-11-09 20:51:05 浏览: 50
手写数字5的特征分析可以通过对数字图像进行预处理和特征提取来实现。以下是一些常用的特征提取方法:
1. 图像二值化:将灰度图像转换为二值图像,可以使用阈值分割等方法。
2. 图像尺寸归一化:将图像缩放到固定的大小,以便进行后续处理。
3. 边缘检测:可以使用Canny算子等方法提取数字的边缘信息。
4. 轮廓提取:根据边缘信息提取数字的轮廓,可以使用OpenCV中的轮廓提取函数。
5. HOG特征:提取数字的梯度方向直方图,可以使用skimage库中的hog方法。
下面是一个使用HOG特征提取的手写数字5的特征分析示例代码:
```python
import numpy as np
from skimage.feature import hog
from skimage import data, exposure
import cv2
# 读取数字图像
img = cv2.imread('5.png', 0)
# 图像尺寸归一化
img = cv2.resize(img, (28, 28))
# HOG特征提取
fd, hog_img = hog(img, orientations=9, pixels_per_cell=(14, 14),
cells_per_block=(1, 1), visualize=True, block_norm='L2-Hys')
# 可视化HOG特征图像
hog_img_rescaled = exposure.rescale_intensity(hog_img, in_range=(0, 10))
cv2.imshow('HOG feature', hog_img_rescaled)
cv2.waitKey(0)
# 打印HOG特征向量
print(fd)
```
该代码读取名为5.png的数字图像,将其缩放到28x28像素大小,并使用HOG特征提取方法提取其特征。最后输出HOG特征向量,并可视化HOG特征图像。