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133 浏览量更新于2023-03-03 评论 10 收藏 183KB PDF 举报

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主要为大家详细介绍了python实现识别手写数字，python图像识别算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙

伴们可以参考一下

写在前面写在前面

这一段的内容可以说是最难的一部分之一了，因为是识别图像，所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难，所以我尽量会

讲得清楚一点。

而且因为在编写的过程中，把前面的一些逻辑也修改了一些，将其变得更完善了，所以一切以本篇的为准。当然，如果想要直

接看代码，代码全部放在我的GitHub中，所以这篇文章主要负责讲解，如需代码请自行前往GitHub。

本次大纲本次大纲

上一次写到了数据库的建立，我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中。所以这次继续往下走，该轮到识别图片的

内容了。

首先我们需要从文件夹中提取出需要被识别的图片test.png，并且把它经过与训练图片相同的处理得到1x10000大小的向量。

因为两者之间存在微小的差异，我也不是很想再往源代码之中增加逻辑了，所以我就直接把增加待识别图片的函数重新写一个

命名为GetTestPicture，内容与GetTrainPicture类似，只不过少了“增加图片名称”这一个部分。

之后我们就可以开始进行正式图片识别内容了。

主要是计算待识别图片与所有训练图片的距离。当两个图片距离越近的时候，说明他们越相似，那么他们很有可能写的就是同

一个数。所以利用这个原理，我们可以找出距离待识别图像最近的几个训练图片，并输出他们的数字分别是几。比如说我想输

出前三个，前三个分别是3，3，9，那就说明这个待识别图片很有可能是3.

之后还可以对每一个位置加个权重，具体的就放在下一次再讲，本节内容已经够多了。

（第一篇文章之中我说过利用图片洞数检测。我尝试了一下，认为有些不妥，具体原因放在本文末。）

MAIN代码代码

所以直接把主要代码放上来，逻辑相对来说还是比较清晰的

import os

import OperatePicture as OP

import OperateDatabase as OD

import PictureAlgorithm as PA

import csv

##Essential vavriable 基础变量

#Standard size 标准大小

N = 100

#Gray threshold 灰度阈值

color = 200/255

n = 10

#读取原CSV文件

reader = list(csv.reader(open('Database.csv', encoding = 'utf-8')))

#清除读取后的第一个空行

del reader[0]

#读取num目录下的所有文件名

fileNames = os.listdir(r"./num/")

#对比fileNames与reader，得到新增的图片newFileNames

newFileNames = OD.NewFiles(fileNames, reader)

print('New pictures are: ', newFileNames)

#得到newFilesNames对应的矩阵

pic = OP.GetTrainPicture(newFileNames)

#将新增图片矩阵存入CSV中

OD.SaveToCSV(pic, newFileNames)

#将原数据库矩阵与新数据库矩阵合并

pic = OD.Combination(reader, pic)

#得到待识别图片

testFiles = os.listdir(r"./test/")

testPic = OP.GetTestPicture(testFiles)

#计算每一个待识别图片的可能分类

result = PA.CalculateResult(testPic, pic)

for item in result:

for i in range(n):

print('第'+str(i+1)+'个向量为'+str(item[i+n])+',距离为'+str(item[i]))

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