编写程序利用OpenCV编写手写数字识别
时间: 2024-01-19 10:03:55 浏览: 20
好的,以下是一个简单的手写数字识别程序:
1. 导入必要的库和模块
```python
import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
```
2. 加载模型
```python
model = load_model('model.h5')
```
3. 定义预处理函数
```python
def preprocess(img):
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
img = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
img = cv2.resize(img, (28, 28))
img = img.reshape(1, 28, 28, 1)
img = img.astype('float32')
img /= 255
return img
```
4. 加载图片并进行预处理
```python
img = cv2.imread('test.png')
img = preprocess(img)
```
5. 进行预测
```python
prediction = model.predict(img)
result = np.argmax(prediction)
print('Prediction:', result)
```
以上是一个简单的手写数字识别程序,其中 `model.h5` 是预先训练好的模型,你可以自己训练或者使用现成的模型。在预处理函数中,我们首先将图片转为灰度图,然后进行高斯模糊、自适应阈值处理、缩放和归一化等操作,最终将处理后的图片传入模型进行预测。