实现中文手写数字识别,读取data文件夹里的图片并去掉标签里的字母及符号,读取chinese_mnist.csv文件里的并提取character。将图片进行预处理,其中包括该图片大小:150*150;添加RGB三通道,数据归一化;再进行划分测试集与训练集,其比例为2:8;再进行CNN神经网络的搭建,再进行模型编译,模型训练。最后随机选取一张图片进行实现图像识别

时间: 2024-03-26 15:40:46 浏览: 25
好的,我已经明白你的问题了。针对你的问题,我可以为你提供以下的解决思路: 1. 读取data文件夹里的图片并去掉标签里的字母及符号 你可以使用Python中的Pillow库来读取图片并进行处理。具体步骤如下: ```python from PIL import Image # 读取图片 img = Image.open('path/to/image.png') # 去掉标签里的字母及符号 label = img.filename.split('/')[-1].split('_')[-1].split('.')[0] ``` 2. 读取chinese_mnist.csv文件里的并提取character 你可以使用Python中的pandas库来读取csv文件,并提取character列。具体步骤如下: ```python import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('path/to/chinese_mnist.csv') # 提取character列 characters = df['character'] ``` 3. 进行图片预处理 你可以使用Python中的OpenCV库来对图片进行处理。具体步骤如下: ```python import cv2 # 调整图片大小为150*150 img = cv2.resize(img, (150, 150)) # 添加RGB三通道 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # 数据归一化 img = img.astype('float32') / 255.0 ``` 4. 划分测试集与训练集 你可以使用Python中的sklearn库来进行数据集划分。具体步骤如下: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42) ``` 其中,data为你的图片数据,labels为你的标签数据。 5. 进行CNN神经网络的搭建 你可以使用Python中的Keras库来搭建CNN神经网络。具体步骤如下: ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dense(15, activation='softmax')) print(model.summary()) ``` 其中,Conv2D表示卷积层,MaxPooling2D表示最大池化层,Flatten表示将多维输入压成一维输入,Dense表示全连接层。 6. 进行模型编译、模型训练 你可以使用Python中的Keras库来编译模型并训练模型。具体步骤如下: ```python model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) ``` 其中,optimizer表示优化器,loss表示损失函数,metrics表示评价指标,epochs表示训练轮数,batch_size表示每次训练的数据量。 7. 进行图像识别 你可以使用Python中的OpenCV库来读取图片并进行预处理,然后使用训练好的模型来进行图像识别。具体步骤如下: ```python # 读取图片 img = cv2.imread('path/to/image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 预处理图片 img = cv2.resize(img, (150, 150)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB) img = img.astype('float32') / 255.0 # 进行图像识别 predictions = model.predict(img) ``` 其中,predictions为模型预测的结果。 以上就是针对你提出的问题的解决思路,希望能够对你有所帮助。

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