使用chinese-mnist数据集对中文手写数字进行图像识别。其中chinese-mnist数据集包括data文件夹以及chinese-mnist.csv,在文件data中有15000张图片,在图片预处理中,将图片大小改为150*150 并转换为三通道图片,再划分测试集和训练集,其比例为2:8 。并创建CNN神经网络模型,再模型编译包括优化器,loss函数,模型性能,再进行模型训练包含训练集,展示过程 跑多少轮,精度。最后进行图像识别

时间: 2024-03-26 12:34:26 浏览: 102
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ChineseMnist KNN中文手写字识别 15000张数据集

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好的,让我来逐步回答你的问题: 1. 图片预处理 首先,你需要导入必要的库,如下所示: ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import random from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout ``` 然后,你需要读取csv文件,并将图片路径和标签提取出来,如下所示: ```python # 读取csv文件 data = pd.read_csv('chinese-mnist.csv') # 提取图片路径和标签 img_paths = data['path'].values labels = data['label'].values ``` 接下来,你需要将图片尺寸调整为150*150,并转换为三通道图片,如下所示: ```python # 将图片尺寸调整为150*150,并转换为三通道图片 def preprocess_img(img_path): img = cv2.imread(img_path) img = cv2.resize(img, (150, 150)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB) return img # 处理所有图片 X = [] for img_path in img_paths: img = preprocess_img('data/' + img_path) X.append(img) X = np.array(X) ``` 最后,你需要将数据集划分为测试集和训练集,其比例为2:8,如下所示: ```python # 将数据集划分为测试集和训练集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42) ``` 2. 创建CNN神经网络模型 接下来,你需要创建一个CNN神经网络模型。这里我们采用了4层卷积层和3层全连接层,如下所示: ```python # 创建CNN神经网络模型 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(256, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(15, activation='softmax')) ``` 3. 模型编译 接下来,你需要编译模型,包括优化器、loss函数和模型性能。这里我们采用了Adam优化器和交叉熵损失函数,如下所示: ```python # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 4. 模型训练 接下来,你需要训练模型,包括训练集、展示过程、跑多少轮和精度。这里我们采用了50个epochs,如下所示: ```python # 将标签转换为one-hot编码 y_train = to_categorical(y_train, num_classes=15) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=15) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test)) # 绘制训练过程中的loss和accuracy曲线 plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss') plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc') plt.legend() plt.show() # 在测试集上评估模型精度 test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(test_acc * 100)) ``` 5. 图像识别 最后,你可以用训练好的模型进行图像识别。你需要将输入的图像预处理成与训练集相同的格式,然后用训练好的模型进行预测,如下所示: ```python # 定义标签 label_dict = { 0: '零', 1: '一', 2: '二', 3: '三', 4: '四', 5: '五', 6: '六', 7: '七', 8: '八', 9: '九', 10: '十', 11: '百', 12: '千', 13: '万', 14: '亿' } # 预处理输入的图像 def preprocess_input(img_path): img = cv2.imread(img_path) img = cv2.resize(img, (150, 150)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB) img = np.expand_dims(img, axis=0) return img # 加载训练好的模型 model = load_model('model.h5') # 进行图像识别 img = preprocess_input('test.png') pred = model.predict(img) pred_label = label_dict[np.argmax(pred)] print('Predicted Label: {}'.format(pred_label)) ``` 这样,你就可以对中文手写数字进行图像识别了。
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