Python实现识别手写数字Python图片读入与处理_手写数字识别代码 - CSDN文库

Python识别手写数字

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85 浏览量更新于2023-05-10 评论 2 收藏 145KB PDF 举报

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Python实现识别手写数字实现识别手写数字 Python图片读入与处理图片读入与处理

主要为大家详细介绍了Python实现识别手写数字，Python图片的读入与处理，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

在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别—大纲中，我们已经讲过了我们想要写的全部思路，所以我们不再说全部的思

路。

我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下，和大纲写的过程一样，这一段代码分为以下几个部分：

读入图片；

将图片读取为灰度值矩阵；

图片背景去噪；

切割图片，得到手写数字的最小矩阵；

拉伸/压缩图片，得到标准大小为100x100大小矩阵；

将图片拉为1x10000大小向量，存入训练矩阵中。

所以下面将会对这几个函数进行详解。

代码分析代码分析

基础内容基础内容

首先我们现在最前面定义基础变量

import os

from skimage import io

import numpy as np

##Essential vavriable 基础变量

#Standard size 标准大小

N = 100

#Gray threshold 灰度阈值

color = 100/255

其中标准大小指的是我们在最后经过切割、拉伸后得到的图片的尺寸为NxN。灰度阈值指的是在某个点上的灰度超过阈值后则

变为1.

接下来是这图像处理的一部分的主函数

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

pic = GetTrainPicture(filenames)

其中filenames得到在num目录下所有文件的名称组成的列表。pic则是通过函数GetTrainPicture得到所有训练图像向量的矩

阵。这一篇文章主要就是围绕这个函数进行讲解。

GetTrainPicture函数函数

GetTrainPicture函数内容如下

#Read and save train picture 读取训练图片并保存

def GetTrainPicture(files):

Picture = np.zeros([len(files), N**2+1])

#loop all pictures 循环所有图片文件

for i, item in enumerate(files):

#Read the picture and turn RGB to grey 读取这个图片并转为灰度值

img = io.imread('./num/'+item, as_grey = True)

#Clear the noise 清除噪音

img[img>color] = 1

#Cut the picture and get the picture of handwritten number

#将图片进行切割，得到有手写数字的的图像

img = CutPicture(img)

#Stretch the picture and get the standard size 100x100

#将图片进行拉伸，得到标准大小100x100

img = StretchPicture(img).reshape(N**2)

#Save the picture to the matrix 将图片存入矩阵

Picture[i, 0:N**2] = img

#Save picture's name to the matrix 将图片的名字存入矩阵

Picture[i, N**2] = float(item[0])

return Picture

可以看出这个函数的信息量非常大，基本上今天做的所有步骤我都把封装到一个个函数里面了，所以这里我们可以看到图片处

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