【精品】手写数字识别代码
Python程序设计：手写数字识别(案例)
步骤：任务实施
任务 手写数字识别
设计思路
通过sklearn读取手写数字图片数据。 划分训练集和测试集。 创建随机森林分类器并训练模型。 使用网格搜索进行超参数寻优。 查看每一个超参数组合和其对应的分数。 绘制前64张图片，并标定其识别结果，观察识别正确性。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
步骤：任务小结
任务 手写数字识别
机器学习的分类
机器学习算法实现简单图像识别
步骤：任务分析
任务 手写数字识别
需求分析
sklearn中封装有手写数字图片数据集，总共1797条数据。每条数据代表一张 图片，有64个特征，表示这张图片的像素（8*8）。数据集的输出为0-9的类 别，分别表示数字0到9。
现在编写一个程序，建立机器学习算法模型，使用手写数字识别数据集对模型 进行训练并进行超参数寻优。训练结束后，使用模型对图片进行识别，得到识 别结果，将识别结果与真实结果进行对比，观察识别的正确率。
小结
理解训练集与测试集的划分。 了解最优模型的选择。 了解模型中的参数作用。
谢谢观看
手写数字识别
任务 手写数字识别
任务背景
本任务是利用机器学习算法实现手写体数字识别，具体包括数据获取、模型创 建、模型训练、超参数寻优、利用模型进行预测等流程。从本任务出发，我们 将系统的学习机器学习相关知识，包括机器学习的概念、分类、经典的机器学 习算法原理及使用等。
任务 手写数字识别
任务目标
分类-MNIST（手写数字识别）
分类-MNIST（⼿写数字识别）这是学习《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的笔记，如果此笔记对该书有侵权内容，请联系我，将其删除。
这⾥⾯的内容⽬前条理还不是特别清析，后⾯有时间会更新整理⼀下。
下⾯的代码运⾏环境为jupyter + python3.6获取数据# from sklearn.datasets import fetch_mldata# from sklearn import datasets# mnist = fetch_mldata('MNIST original')# mnist好像下载不到它的数据，直接从⽹上找到它的数据，放到当⾯⽬录下的\datasets\mldata⽬录下。
MNIST data的百度⽹盘链接: 提取码: 9dq2，如果链接失效，可在下⾯评论区告知我，或者⾃⼰去⽹上找⼀样的，相信各位⼩伙伴的能⼒呀。
输⼊如下代码：from sklearn.datasets import fetch_mldatafrom sklearn import datasetsimport numpy as npmnist = fetch_mldata('mnist-original', data_home = './datasets/')mnist上⾯的代码中的data_home表⽰你的数据集的⽂件路径，写的是⼀个相对路径，如果你没有将你的数据集放在你当前代码的⽬录下，你可能需要使⽤绝对路径。
输出：{'DESCR': ' dataset: mnist-original','COL_NAMES': ['label', 'data'],'target': array([0., 0., 0., ..., 9., 9., 9.]),'data': array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],...,[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}可以看出，我们成功读到了它的数据，⽹上有很多的说法是错误的，没有办法读成功，只有这个才是正解 。
python神经网络编程之手写数字识别
python神经⽹络编程之⼿写数字识别⽬录写在之前⼀、代码框架⼆、准备⼯作三、框架的开始四、训练模型构建五、⼿写数字的识别六、源码七、思考写在之前⾸先是写在之前的⼀些建议：⾸先是关于这本书，我真的认为他是将神经⽹络⾥⾮常棒的⼀本书，但你也需要注意，如果你真的想⾃⼰动⼿去实现，那么你⼀定需要有⼀定的python基础，并且还需要有⼀些python数据科学处理能⼒然后希望⼤家在看这边博客的时候对于神经⽹络已经有⼀些了解了，知道什么是输⼊层，什么是输出层，并且明⽩他们的⼀些理论，在这篇博客中我们仅仅是展开⼀下代码；然后介绍⼀下本篇博客的环境等：语⾔:Python3.8.5环境:jupyter库⽂件: numpy | matplotlib | scipy⼀、代码框架我们即将设计⼀个神经⽹络对象，它可以帮我们去做数据的训练，以及数据的预测，所以我们将具有以下的三个⽅法：⾸先我们需要初始化这个函数，我们希望这个神经⽹络仅有三层，因为再多也不过是在隐藏层去做⽂章，所以先做⼀个简单的。
那么我们需要知道我们输⼊层、隐藏层和输出层的节点个数；训练函数，我们需要去做训练，得到我们需要的权重。
通过我们已有的权重，将给定的输⼊去做输出。
⼆、准备⼯作现在我们需要准备⼀下：1.将我们需要的库导⼊import numpy as npimport scipy.special as speimport matplotlib.pyplot as plt2.构建⼀个类class neuralnetwork:# 我们需要去初始化⼀个神经⽹络def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):passdef train(self, inputs_list, targets_list):passdef query(self, inputs_list):pass3.我们的主函数input_nodes = 784 # 输⼊层的节点数hidden_nodes = 88 # 隐藏层的节点数output_nodes = 10 # 输出层的节点数learn_rate = 0.05 # 学习率n = neuralnetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learn_rate)4.导⼊⽂件data_file = open("E:\sklearn_data\神经⽹络数字识别\mnist_train.csv", 'r')data_list = data_file.readlines()data_file.close()file2 = open("E:\sklearn_data\神经⽹络数字识别\mnist_test.csv")answer_data = file2.readlines()file2.close()这⾥需要介绍以下这个数据集，训练集在这⾥，测试集在这⾥三、框架的开始def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):self.inodes = inputnodes # 输⼊层节点设定self.hnodes = hiddennodes # 影藏层节点设定self.onodes = outputnodes # 输出层节点设定self.lr = learningrate # 学习率设定，这⾥可以改进的self.wih = (np.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5),(self.hnodes, self.inodes))) # 这⾥是输⼊层与隐藏层之间的连接self.who = (np.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5),(self.onodes, self.hnodes))) # 这⾥是隐藏层与输出层之间的连接self.activation_function = lambda x: spe.expit(x) # 返回sigmoid函数Δw j,k =α∗E k ∗ sigmoid (O k )∗(1−sigmoid(O k ))⋅O j ⊤def query(self, inputs_list):inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T # 输⼊进来的⼆维图像数据hidden_inputs = np.dot(self.wih, inputs) # 隐藏层计算，说⽩了就是线性代数中的矩阵的点积hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs) # 将隐藏层的输出是经过sigmoid函数处理final_inputs = np.dot(self.who, hidden_outputs) # 原理同hidden_inputsfinal_outputs = self.activation_function(final_inputs) # 原理同hidden_outputsreturn final_outputs # 最终的输出结果就是我们预测的数据这⾥我们对预测这⼀部分做⼀个简单的解释：我们之前的定义输出的节点是10个，对应的是⼗个数字。
实验一--手写数字识别
大数据应用实例1、下面我们来做个大数据人工智能实例：手写数字识别2、我们使用python语言进行代码的编写，使用pycharm开发工具对其实例进行编写，3、下面我们首先来看我们的样本数据:4、我们使用python语言来对其数据进行机器学习和识别代码如下：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 1、数据读取data = plt.imread('./data/0/0_1.bmp')# plt.imshow(data)# plt.show()# x_tain=[]# for i in range(1,501):# x_tain.append(plt.imread('./data/0/0_%d.bmp'%(i)))x_tain =[]x_test =[]y_tain=[]y_test=[]for i in range(0,10):for j in range(1,501):if j < 451: #将数据保存到训练数据中x_tain.append(plt.imread('./data/%d/%d_%d.bmp'%(i,i,j)).reshape(-1) ) #reshape 可以降维也就是矩阵变化y_tain.append(i) #append 是读进来的数据进行存储的意思else: #保存到预测数据中x_test.append(plt.imread('./data/%d/%d_%d.bmp'%(i,i,j)).reshape(-1)) y_test.append(i)# 2、数据转换成x_tain,y_tain= np.array(x_tain),np.array(y_tain)# print(x_tain.shape,len(y_tain),len(x_test))# 3、机器学习knn = KNeighborsClassifier() #构造分类器knn.fit(x_tain,y_tain)y_ = knn.predict(x_test) #进行预测的结果# print(len(y_[::10]),'\n',y_test[::10])gl=knn.score(x_test,y_test)print('准确率为：',gl)# 3、图片绘制plt.figure(figsize=(13,15))img = x_test[::10]img1 = y_test[::10]yimg = y_[::10]for i in range(50):plt.subplot(5,10,i+1)plt.imshow(img[i].reshape(28,28))plt.title('预测数据：%d'%(yimg[i])+'\n真实数据：%d'%(img1[i]))plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体为SimHei显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示符号plt.show()'''import matplotlib.ticker as tickerfig=plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())'''5、结果展示。
手写数字识别代码解释
一. 进行数据预处理1导入相关库from keras.datasets import mnist 从keras的datasets中导入mnist数据集from keras.utils import np_utils 从keras导入将整型标签转换方法utilsimport numpy as np 导入Python扩充程序库numPy，作为np调用。
numPy支持大量的维度数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。
np.random.seed(10)设置随机数种子为10 。
将随机数发生器初始化为恒定值，以获得可重复结果。
2.读取MNIST数据(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()返回手写图片的两个tuple，第一个tuple存储已经人工分类好的图片及标签，标签指出该图片表示的数字（0—9），供训练使用；第二个tuple存储未分类的图片，在用第一个tuple 训练完后，可以对第二个tuple利用神经网络进行分类，根据实验结果的真实值与预测值对比得到相应的损失值，再利用反向传播进行参数更新，再进行分类，然后重复前述步骤直至损失值最小。
元组不能修改reshape to be [samples][pixels][width][height]X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, 28, 28).astype('float32')将fetures（数字图像特征值）转换（reshape）为6000 x 28 x 28 x 1的四维矩阵CNN的输入是4维的张量（可看做多维向量），第一维是样本规模（图像数量），第四维是像素通道（这里为1通道，单色），第二维和第三维是长度和宽度。
详解PyTorch手写数字识别（MNIST数据集）
详解PyTorch⼿写数字识别（MNIST数据集）MNIST ⼿写数字识别是⼀个⽐较简单的⼊门项⽬，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经⽹络的⼤致过程。
虽然⽹上的案例⽐较多，但还是要⾃⼰实现⼀遍。
代码采⽤ PyTorch 1.0 编写并运⾏。
导⼊相关库import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsimport torchvisionfrom torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import DataLoaderimport cv2torchvision ⽤于下载并导⼊数据集cv2 ⽤于展⽰数据的图像获取训练集和测试集# 下载训练集train_dataset = datasets.MNIST(root='./num/',train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True)# 下载测试集test_dataset = datasets.MNIST(root='./num/',train=False,transform=transforms.ToTensor(),download=True)root ⽤于指定数据集在下载之后的存放路径transform ⽤于指定导⼊数据集需要对数据进⾏那种变化操作train是指定在数据集下载完成后需要载⼊的那部分数据，设置为 True 则说明载⼊的是该数据集的训练集部分，设置为 False 则说明载⼊的是该数据集的测试集部分download 为 True 表⽰数据集需要程序⾃动帮你下载这样设置并运⾏后，就会在指定路径中下载 MNIST 数据集，之后就可以使⽤了。
python实现手写数字识别（小白入门）
python实现⼿写数字识别（⼩⽩⼊门）⼿写数字识别（⼩⽩⼊门）今早刚刚上了节实验课，关于逻辑回归，所以⼿有点刺挠就想发个博客，作为刚刚⼊门的⼩⽩，看到代码运⾏成功就有点⼩激动，这个实验没啥含⾦量，所以路过的⼤⽜不要停留，我怕你们吐槽哈哈。
实验结果：1.数据预处理其实呢，原理很简单，就是使⽤多变量逻辑回归，将训练28*28图⽚的灰度值转换成⼀维矩阵，这就变成了求784个特征向量1个标签的逻辑回归问题。
代码如下：#数据预处理trainData = np.loadtxt(open('digits_training.csv','r'), delimiter=",",skiprows=1)#装载数据MTrain, NTrain = np.shape(trainData)#⾏列数print("训练集：",MTrain,NTrain)xTrain = trainData[:,1:NTrain]xTrain_col_avg = np.mean(xTrain, axis=0)#对各列求均值xTrain =(xTrain- xTrain_col_avg)/255#归⼀化yTrain = trainData[:,0]2.训练模型对于数学差的⼀批的我来说，学习算法真的是太太太扎⼼了，好在具体算法封装在了sklearn库中。
简单两⾏代码即可完成。
具体参数的含义随随便便⼀搜到处都是，我就不班门弄斧了，每次看见算法除了头晕啥感觉没有。
model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial', max_iter=500)model.fit(xTrain, yTrain)3.测试模型，保存接下来测试⼀下模型，准确率能达到百分之90，也不算太⾼，训练数据集本来也不是很多。
手写数字识别代码
function feature = scFeature(im)%把三层的RGB图像转化成二层的灰度图if length(size(im)) == 3I = im(:,:,1);elseI = im;end[row, col] = size(I);bwI = im2bw(I); %样本图像二值化bwI = ~bwI;count = 1;%提取样本特征for i = 1: 5for j = 1:5imTemp = bwI(row/5*(i-1) + 1:row/5*i,col/5*(j-1) + 1:col/5*j);%将数字区域平均分为5*5的小区域numTemp = sum(sum(imTemp)); %每个区域像素总数feature(count) = 25*numTemp/(row*col); %每个小区域黑像素所占比例count = count + 1;endend%函数功能建立样本库clcclearfor i= 1:10for j = 1:25I = imread(strcat('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\图片\',num2str(i-1),'\s',mynum2str(i),' (',num2str(j),')','.bmp'));I = I(:,:,1);%对读入的图像进行二值化bwI = im2bw(I);%裁剪读入图像[r,c] = find(bwI==0);rmin = min(r);rmax = max(r);cmin = min(c);cmax = max(c);II = I(rmin:rmax,cmin:cmax);%把裁剪图像放大成规格的150*150III = imresize(II,[150 150]);%生成样本特征feature(:,j,i) = scFeature(III);endend%以结构体形式存储样本特征for i = 1:10pattern(i).num = 25;pattern(i).feature = feature(:,:,i);endsave myTemplet%函数功能降维function [y1,y2]=pcapro(sample)load myTemplet pattern;%加载样品库mixedsig=[];sum1=0;%将所有类别的所有样品合并到mixedsigfor i=1:10;sum1=sum1+ pattern(i).num;mixedsig=[mixedsig pattern(i).feature];end[Dim,NumofSampl]=size(mixedsig);%Dim为特征值NumofSampl为样品总个数dsig_cov=cov(mixedsig');%求协方差矩阵%利用pcacov()函数求的从小到大的排序好的协方差矩阵的特征值latent和相应特征向量pc[pc,latent,tspuare]=pcacov(dsig_cov);temp=0;con=0;m=0;%根据贡献率取舍特征向量sum2=sum(latent);for i=1:25if(con<0.9)temp=temp+latent(i);con=temp/sum2;m=m+1;elsebreak;endendpc(:,m+1:25)=[];%求待测样品主成分x=sample*pc;%求样本库品成分y=mixedsig'*pc;y1=y';y2=x';%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%函数名称bayesleasterror()%参数sample待识别样品特征%返回值y待识别样品所属类别%函数功能最小错误率概率的贝叶斯分类器%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function y=bayesleasterror(sample)clc;load myTemplet pattern;%对样品库和待测样品进行主成分分析[pcapat,pcasamp]=pcapro(sample);temp=0;for i=1:10pattern(i).feature=pcapat(:,temp+1:temp+pattern(i).num);temp=temp+pattern(i).num;ends_cov=[];s_inv=[];s_det=[];for i=1:10s_cov(i).dat=cov(pattern(i).feature');%求各类别的协方差矩阵s_inv(i).dat=inv(s_cov(i).dat);%求协方差矩阵的逆矩阵s_det(i)=det(s_cov(i).dat);%求协方差矩阵的行列式endsum1=0;p=[];for i=1:10sum1=sum1+pattern(i).num;%求样品库样品总数endfor i=1:10p(i)=pattern(i).num/sum1;%求各类别的先验概率endh=[];mean_sap=[];for i=1:10mean_sap(i).dat=mean(pattern(i).feature')';%求每一类样品的特征值end%计算最大的判别函数for i=1:10h(i)=(pcasamp-mean_sap(i).dat)'*s_inv(i).dat*(pcasamp-mean_sap(i).dat)*(-0.5)+log(p(i))+ log(abs(s_det(i)))*(-0.5);end[maxval maxpos]=max(h);y=maxpos-1;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %函数名称fisherclassify()%参数sample待识别样品特征class1 ,class2 :0-9中的任意两个类别%返回值classfit返回与样品sample最接近的类别%函数功能两类Fisher分类器%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function classfit=fisherclassify(class1,class2,sample)load myTemplet pattern;%求两类样品均值向量m1=(mean(pattern(class1).feature'))';m2=mean(pattern(class2).feature')';%求两类样品类内离散度矩阵s1=cov(pattern(class1).feature')*(pattern(class1).num-1);s2=cov(pattern(class2).feature')*(pattern(class2).num-1);sw=s1+s2;%求总累间离散度矩阵sb=(m1-m2)*(m1-m2)';%求样品类间离散度矩阵w=inv(sw)*(m1-m2);%求w%求已知类别在w上的投影y1=w'*pattern(class1).feature;y2=w'*pattern(class2).feature;%求各类别样品在投影空间上的均值mean1=mean(y1');mean2=mean(y2');%求阈值y0y0=(pattern(class1).num*mean1+pattern(class2).num*mean2)/(pattern(class1).num+patter n(class1).num);%对于未知样本sample计算在w上的投影yy=w'*sample';%根据决策规则分类if y>y0classfit=class1;elseclassfit=class2;end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%函数名称fisher()%参数sample待识别样品特征%返回值y待识别样品所属类别%函数功能Fisher分类器%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function y=fisher(sample);clc;num=zeros(1,10);classnum=0;for i=1:10for j=1:iclassnum=fisherclassify(i,j,sample);num(classnum)=num(classnum)+1;endend[max_val,max_pos]=max(num);y=max_pos-1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %函数名称caijian()%函数功能对图像进行裁剪然后进行特征提取%参数读入图像I%返回值特征y %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function y=caijian(I)I = I(:,:,1);%对读入的图像进行二值化bwI = im2bw(I);%裁剪读入图像[r,c] = find(bwI==0);rmin = min(r);rmax = max(r);cmin = min(c);cmax = max(c);II = I(rmin:rmax,cmin:cmax);%把裁剪图像放大成规格的150*150III = imresize(II,[150 150]);imshow(III)%生成特征y= scFeature(III);。
手写数字识别(mxnet官网例子)
act2 = mx.sym.Activation(data=fc2, act_type="relu")
——第二个全连接层及相应的激活函数
（声明 2 个全连接层，每层有 128 个和 64 个神经元）
fc3 = mx.sym.FullyConnected(data=act2, num_hidden=10)
test_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['test_data'], mnist['test_label'],
batch_size)
acc = mx.metric.Accuracy()
——预测 LeNet 的准确性
lenet_model.score(test_iter, acc)
——在 GPU 上创建一个可训练的模块
lenet_model.fit(train_iter,
eval_data=val_iter,
optimizer='sgd',
optimizer_params={'learning_rate':0.1},
eval_metric='acc',
batch_end_callback
第二个全连接层
lenet = mx.sym.SoftmaxOutput(data=fc2, name='softmax') ——
Softmax 损失
LeNet 第一个卷积层+池化层
lenet_model = mx.mod.Module(symbol=lenet, context=mx.cpu())
batch_size = 100 train_iter=mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'],mnist['train_label
基于KNN的手写数字模式识别设计与实现代码大全
基于模式识别系统的设计与实现1．1 题目的主要研究内容（1）运用KNN算法实现手写数字识别过程的主要描述：直接从sklearn 中加载自带的手写数字数据集，通过可视化的方式来查看图像的呈现；接着让数据规范化可以让数据都在同一个数量级的维度。
将全部的图像数据作为特征值矩阵；最后通过训练可以得到KNN分类器，然后用测试集进行准确率的计算。
下图是系统流程图：（2）运用图像特征提取算法LBP，在图像颜色调成黑白色的基础上，以及使用像素点描绘图像和画出图像的大致轮廓。
1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境Win10 Intel(R)（2）软件环境（开发工具python）1．3 数据集描述（1）手写数字数据集：包含1797个0-9的手写数字数据，每个数据由8 * 8 大小的矩阵构成，矩阵中值的范围是0-16，代表颜色的深度。
（2）在网上下载的16张演员图像1．4 特征提取过程描述（1）手写数字数据集中的1797个数据，代表了0~9是个数字类别，每个数据由8 * 8 大小的矩阵构成，矩阵中值的范围是0-16，代表颜色的深度，颜色越深，矩阵中的值越大。
根据颜色的深度可以描绘出大致轮廓，因此可以判断此数据属于那一个数。
（2）运用cv2.cvtColor将原图像进行灰色处理，接着利用图像特征提取算法：LBP，实现在灰色图像的基础上用像素点处理，再用filters.sobel对图像进行轮廓的提取。
1．5 分类过程以及准确率描述（1）通过上文的特征提取过程，将1797个包含0-9的手写数字的数据，识别出了0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数，如果以0~9中的每个数代表一类，这样就把1797个数据集分成了0~9一共十个类别。
分割数据，将25%的数据作为测试集，其余作为训练集，创建KNN分类器对准确率进行计算。
（2）无分类过程1．6 主要程序代码(要求必须有注释)（1）程序一：from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as plt#加载数据digits = load_digits()data = digits.data#数据探索print(data.shape)# 查看第七幅图像print(digits.images[6])# 第七幅图像代表的数字含义print(digits.target[6])# 将第七幅图像显示出来plt.gray()plt.imshow(digits.images[6])plt.show()# 分割数据，将25%的数据作为测试集，其余作为训练集train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.25, random_state=33)# 采用Z-Score规范化ss = preprocessing.StandardScaler()train_ss_x = ss.fit_transform(train_x)test_ss_x = ss.transform(test_x)# 创建KNN分类器knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)knn.fit(train_ss_x, train_y)predict_y = knn.predict(test_ss_x)print("KNN准确率: %.4lf" % accuracy_score(test_y, predict_y))（2）程序二：import skimageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport cv2# settings for LBPradius = 1 # LBP算法中范围半径的取值n_points = 8 * radius # 领域像素点数# 读取图像image = cv2.imread('D:\SogouDownload/a/16.jpeg')#显示到plt中，需要从BGR转化到RGB，若是cv2.imshow(win_name, image)，则不需要转化#显示原图像image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.subplot(111)plt.imshow(image1)plt.show()#将图像颜色调成灰色image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)plt.subplot(111)plt.imshow(image, plt.cm.gray)plt.show()#利用像素点描绘图像lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)plt.subplot(111)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)plt.show()#进行轮廓提取edges = filters.sobel(image)plt.subplot(111)plt.imshow(edges, plt.cm.gray)plt.show()1．7 运行结果及分析（1）第七幅图像（2）图像特征后的图像（示例）原图像描绘图像轮廓用像素点处理图像。
使用pytorch实现手写数字识别的案例。
使用pytorch实现手写数字识别的案例。
好的，下面是使用PyTorch实现手写数字识别的简单案例。
首先，导入必要的库：```pythonimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transforms```定义超参数：```pythonbatch_size = 64num_epochs = 10learning_rate = 0.001```下载MNIST数据集并进行预处理：```pythontrain_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)```定义CNN模型：```pythonclass CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2)self.relu1 = nn.ReLU()self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2)self.relu2 = nn.ReLU()self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc = nn.Linear(7*7*32, 10)def forward(self, x):out = self.conv1(x)out = self.relu1(out)out = self.maxpool1(out)out = self.conv2(out)out = self.relu2(out)out = self.maxpool2(out)out = out.view(out.size(0), -1)out = self.fc(out)return outmodel = CNN()```定义损失函数和优化器：```pythoncriterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) ```训练模型：```pythontotal_step = len(train_loader)for epoch in range(num_epochs):for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):outputs = model(images)loss = criterion(outputs, labels)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if (i+1) % 100 == 0:print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))```测试模型：```pythonmodel.eval()with torch.no_grad():correct = 0total = 0for images, labels in test_loader:outputs = model(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))```这样就完成了一个简单的手写数字识别的PyTorch实现。
python实现手写数字识别(小白入门)
python实现手写数字识别（小白入门）要实现手写数字识别，可以使用机器学习库Scikit-learn和图像处理库OpenCV。
下面是一个简单的示例代码：```pythonimport cv2from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#加载手写数字数据集digits = datasets.load_digitsX = digits.images.reshape((len(digits.images), -1))y = digits.target#划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)#创建K近邻分类器knn = KNeighborsClassifier#训练分类器knn.fit(X_train, y_train)#从图像文件中读取手写数字图像image = cv2.imread('handwritten_digit.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#调整图像大小为8x8image = cv2.resize(image, (8, 8))#将图像转换为一维数组image = image.reshape(1, -1)#使用分类器进行预测prediction = knn.predict(image)print("预测结果:", prediction[0])```在这个示例中，首先使用`datasets.load_digits(`函数加载Scikit-learn库中的手写数字数据集。
java手写识别源代码
java手写识别源代码1./*2. * @(#)HandWritingRecognition.java 1.0 04/04/033. *4. * You can modify the template of this file in the5. * directory ..JCreatorTemplatesTemplate_1Project_Name.java6. *7. * You can also create your own project template by making a new8. * folder in the directory ..JCreatorTemplate. Use the other9. * templates as examples.10. *11. */12.package myprojects.handwritingrecognition;13.14.import java.awt.*;15.import java.awt.event.*;16.import javax.swing.*;17.import ng.*;18.import java.io.*;19.20.class HandWritingRecognition extends JFrame implements ActionListener,ItemListener{21. JButton recognize;22. JButton train;23. JButton clear;24. JButton newSample;25. JLabel result1;26. JTextArea result2;27. JButton choice1;28. JButton choice2;29. JTextArea status;30. JComboBox num;31. myCanvas can;32. int model;33. FileDialog fdsave;34. FileDialog fdload;35. BufferedWriter out;36. FileWriter file_writer;37. BufferedReader in;38. FileReader file_reader;39. JMenuItem save;40. JMenuItem load;41. JMenuItem quit;42. JMenuItem ab;43. JMenuItem edition;44. JTextArea area;45. int first,second;46. int choice;47. int resultLen=10;48. int snum=10;49.50. int [][]sample;51. int [][]input;52. int []row;53. int count;54. int stroke;55. int []x;56. int []y;57. int []dismantle;58. int []col;59. int [][]sample2;60. int d1,d2;61. boolean isSaved;62.63.public HandWritingRecognition() {64. sample=new int[10][12];65. sample2=new int[10][8];66. input=new int[12][8];67. row=new int[12];68. count=0;69. stroke=0;70. x=new int[500];71. y=new int[500];72. model=0;73. dismantle=new int[10];74. col=new int[8];75. d1=d2=0;76. isSaved=true;77.78. fdsave=new FileDialog(this,"保存文件",FileDialog.SAVE);79. fdload=new FileDialog(this,"打开文件",FileDialog.LOAD);80. setSize(470,520);81. setLocation(300,100);82. setTitle("数字手写识别器");83.84. JMenuBar Bar=new JMenuBar();85. Bar.setOpaque(true);86. JMenu file=new JMenu("文件");87. JMenu about=new JMenu("关于");88. Bar.add(file);89. Bar.add(about);90. setJMenuBar(Bar);91. save=new JMenuItem("保存样本");92. load=new JMenuItem("读取样本");93. quit=new JMenuItem("退出");94. file.add(save);95. file.add(load);96. file.addSeparator();97. file.add(quit);98. ab=new JMenuItem("说明");99. edition=new JMenuItem("版本");100. about.add(ab);101. about.addSeparator();102. about.add(edition);103. save.addActionListener(this);104. load.addActionListener(this);105. quit.addActionListener(this);106. ab.addActionListener(this);107. edition.addActionListener(this);108.109. can=new myCanvas();110.111. Container con=getContentPane();112. con.setLayout(null);113.114. JPanel p1=new JPanel();115. p1.setLayout(null);116. p1.add(can);117. can.setBounds(15,15,270,270);118. p1.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder("手写数字输入板"));119. con.add(p1);120. p1.setBounds(20,60,300,300);121.122. recognize=new JButton("识别");123. clear=new JButton("清除");124. newSample=new JButton("新建样本");125. train=new JButton("训练");126. choice1=new JButton();127. choice2=new JButton();128. con.add(recognize);129. recognize.setBounds(340,70,80,30);130. con.add(clear);131. clear.setBounds(340,120,80,30);132. con.add(newSample);133. newSample.setBounds(20,15,90,30);134. con.add(train);135. train.setBounds(340,170,80,30);136. String []s={"0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"}; 137. num=new JComboBox(s);138. JPanel p4=new JPanel();139. con.add(p4);140. p4.setLayout(null);141. p4.setBounds(340,210,80,50);142. p4.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder("训练项"));143. p4.add(num);144. num.setBounds(10,15,55,25);145.146. JPanel p2=new JPanel();147. con.add(p2);148. p2.setLayout(null);149. p2.setBounds(340,260,80,100);150. p2.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder("结果备选"));151. p2.add(choice1);152. p2.add(choice2);153. choice1.setBounds(10,20,60,30);154. choice2.setBounds(10,60,60,30);155.156. result1=new JLabel("识别结果:");157. result2=new JTextArea();158. result2.setEditable(false);159. con.add(result1);160. con.add(result2);161. result1.setBounds(150,15,70,30);162. result2.setBounds(230,15,170,30);163.164. JPanel p3=new JPanel();165. con.add(p3);166. p3.setLayout(null);167. p3.setBounds(20,370,400,70);168. p3.setBorder(BorderFactory.createTitledBorder("STATE："));169. area=new JTextArea();170. p3.add(area);171. area.setBounds(10,15,380,45);172. area.setEditable(false);173.174. recognize.setEnabled(false);175. choice1.setEnabled(false);176. choice2.setEnabled(false);177. train.setEnabled(false);178. num.setEnabled(false);179. clear.setEnabled(false);180. area.setText("请新建或载入手写体样本。
基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全
题目 基于CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现（居中，宋体小三号，加粗）1．1 题目的主要研究内容（宋体四号加粗左对齐）（1）实验实验内容是通过CNN 模型实现对MNIST 数据集的手写数字识别，并通过GUI 界面进行演示，通过tensorflow 环境来构建模型并进行训练（2）系统流程图1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境开始 获取数据集 构建CNN 模型 训练模型 搭建GUI 界面 测试结果结束Windows10系统（2）软件环境开发工具：python语言开发软件：pycharm开发环境：tensorflow1．3 数据集描述MNIST 是一个大型的、标准易用的、成熟的手写数字体数据集。
该数据集由不同人手写的0 至9 的数字构成，由60000 个训练样本集和10000 个测试样本集成，每个样本的尺寸为28x28x1，以二进制格式存储，如下图所示：1．4 特征提取过程描述CNN 是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现。
相比于其他神经网络结构，如多层感知机，卷积神经网络需要的参数相对较少(通过局部感受野和权值共享)。
CNN 的三个思想：局部感知野、权值共享、池化，能够大大简化权重参数的数量，网络的层数更深而参数规模减小，利于模型的训练。
CNN 主要包含三层：卷积层、池化层和全连接层，且在卷积层后应加入非线性函数作为激活函数，提高模型的非线性函数泛化能力，以下是单层CNN 的结构图：特征提取采用CNN模型中的卷积层，具体问为使用卷积核来进行特征提取。
1．5 分类过程描述分类过程采用全连接层和Softmax分类函数实现，通过softmax回归来输结果。
softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。
对于输入的x加权求和，再分别i加上一个偏置量，最后再输入到softmax函数中，如下图。
其计算公式为：1．6 主要程序代码(要求必须有注释)import sys, ossys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom dataset.mnist import load_mnistfrom simple_convnet import SimpleConvNetfrom common.trainer import Trainer# 读入数据(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=False)# 处理花费时间较长的情况下减少数据#x_train, t_train = x_train[:5000], t_train[:5000]#x_test, t_test = x_test[:1000], t_test[:1000]max_epochs = 20network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01)trainer = Trainer(network, x_train, t_train, x_test, t_test,epochs=max_epochs, mini_batch_size=100,optimizer='Adam', optimizer_param={'lr': 0.001},evaluate_sample_num_per_epoch=1000)trainer.train()# 保存参数network.save_params("params.pkl")print("Saved Network Parameters!")# 绘制图形markers = {'train': 'o', 'test': 's'}x = np.arange(max_epochs)plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2)plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2)plt.xlabel("epochs")plt.ylabel("accuracy")plt.ylim(0, 1.0)plt.legend(loc='lower right')plt.show()MODE_MNIST = 1 # MNIST随机抽取MODE_WRITE = 2 # 手写输入Thresh = 0.5 # 识别结果置信度阈值# 读取MNIST数据集(_, _), (x_test, _) = load_mnist(normalize=True, flatten=False, one_hot_label=False)# 初始化网络# 网络1：简单CNN"""conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax"""network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01) network.load_params("params.pkl")# 网络2：深度CNN# network = DeepConvNet()# network.load_params("deep_convnet_params.pkl")class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()# 初始化参数self.mode = MODE_MNISTself.result = [0, 0]# 初始化UIself.setupUi(self)self.center()# 初始化画板self.paintBoard = PaintBoard(self, Size = QSize(224, 224), Fill = QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))self.dArea_Layout.addWidget(self.paintBoard)self.clearDataArea()# 窗口居中def center(self):# 获得窗口framePos = self.frameGeometry()# 获得屏幕中心点scPos = QDesktopWidget().availableGeometry().center() # 显示到屏幕中心framePos.moveCenter(scPos)self.move(framePos.topLeft())# 窗口关闭事件def closeEvent(self, event):reply = QMessageBox.question(self, 'Message',"Are you sure to quit?", QMessageBox.Yes |QMessageBox.No, QMessageBox.Y es)if reply == QMessageBox.Y es:event.accept()else:event.ignore()# 清除数据待输入区def clearDataArea(self):self.paintBoard.Clear()self.lbDataArea.clear()self.lbResult.clear()self.lbCofidence.clear()self.result = [0, 0]"""回调函数"""# 模式下拉列表回调def cbBox_Mode_Callback(self, text):if text == '1：MINIST随机抽取':self.mode = MODE_MNISTself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(True)self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))elif text == '2：鼠标手写输入':self.mode = MODE_WRITEself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(False)# 更改背景self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,255))self.paintBoard.setPenColor(QColor(255,255,255,255))# 数据清除def pbtClear_Callback(self):self.clearDataArea()# 识别def pbtPredict_Callback(self):__img, img_array =[],[] # 将图像统一从qimage->pil image -> np.array [1, 1, 28, 28]# 获取qimage格式图像if self.mode == MODE_MNIST:__img = self.lbDataArea.pixmap() # label内若无图像返回Noneif __img == None: # 无图像则用纯黑代替# __img = QImage(224, 224, QImage.Format_Grayscale8)__img = ImageQt.ImageQt(Image.fromarray(np.uint8(np.zeros([224,224]))))else: __img = __img.toImage()elif self.mode == MODE_WRITE:__img = self.paintBoard.getContentAsQImage()# 转换成pil image类型处理pil_img = ImageQt.fromqimage(__img)pil_img = pil_img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)# pil_img.save('test.png')img_array = np.array(pil_img.convert('L')).reshape(1,1,28, 28) / 255.0# img_array = np.where(img_array>0.5, 1, 0)# reshape成网络输入类型__result = network.predict(img_array) # shape:[1, 10]# print (__result)# 将预测结果使用softmax输出__result = softmax(__result)self.result[0] = np.argmax(__result) # 预测的数字self.result[1] = __result[0, self.result[0]] # 置信度self.lbResult.setText("%d" % (self.result[0]))self.lbCofidence.setText("%.8f" % (self.result[1]))# 随机抽取def pbtGetMnist_Callback(self):self.clearDataArea()# 随机抽取一张测试img = x_test[np.random.randint(0, 9999)] # shape:[1,28,28]img = img.reshape(28, 28) # shape:[28,28]img = img * 0xff # 恢复灰度值大小pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))pil_img = pil_img.resize((224, 224)) # 图像放大显示# 将pil图像转换成qimage类型qimage = ImageQt.ImageQt(pil_img)# 将qimage类型图像显示在labelpix = QPixmap.fromImage(qimage)self.lbDataArea.setPixmap(pix)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)Gui = MainWindow()Gui.show()sys.exit(app.exec_())1．7 运行结果及分析对模型进行训练，可以看到准确率可以达到98.8%。
Python神经网络-识别手写数字
Python神经网络-识别手写数字这个识别能识别手写的黑白数字，但是识别电脑制作的数字，亲测不行。
第一步：导入需要用到的模块from sklearn.model_selection import train_test_split#导入数据集拆分工具from sklearn.neural_network import MLPClassifier#导入MLP神经网络from sklearn.datasets import fetch_openml#导入数据集获取工具第二步：神经网络的参数设置mnist = fetch_openml('mnist_784')#获取手写数字数据集print('样本数量：{}','样本特征数:{}'.format(mnist.data.shape[0],mnist.data.shape[1])) 第三步：建立训练数据集和测试数据集X = mnist.data/255y = mnist.targetX_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,train_size=1000,random_state=62)print(X_trai n,X_test,y_train,y_test)这里选取了1000个数据作为测试数据集，为了每次选取的数据保持一致，我们指定random_state为62第四步：训练MLP神经网络#设置神经网络有两个100个节点的隐藏层mlp_hw = MLPClassifier(solver='lbfgs',hidden_layer_sizes=[100,100],activat ion='relu',alpha = 1e-5,random_state=62)mlp_hw.fit(X_train,y_train)#打印模型的得分print('测试数据集得分:{:.2f}% '.format(mlp_hw.score(X_test,y_test)*100))第五步：开始识别手写数字#导入图像处理工具from PIL import Imageimport numpy as np#打开图像image = Image.open('3.png').convert('F')#调整图像的大小image = image.resize((28,28))arr = []#将图像中的像素作为预测数据点的特征for i in range(28): for j in range(28): pixel = 1.0 - float(image.getpixel((j,i)))/255.#注意这里有个点arr.append(pixel)#由于只有一个样本,所以需要进行reshape操作arr1 = np.array(arr).reshape(1,-1)#进行图像识别print(mlp_hw.predict(arr1)[0])3完整代码：from sklearn.datasets import fetch_openmlfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neural_network import MLPClassifiermnist = fetch_openml('mnist_784')#建立训练数据集和测试数据集X = mnist.data/255y = mnist.targetX_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,train_size=1000,random_state=62)print(X_trai n,X_test,y_train,y_test)#设置神经网络有两个100个节点的隐藏层mlp_hw = MLPClassifier(solver='lbfgs',hidden_layer_sizes=[100,100],activat ion='relu',alpha = 1e-5,random_state=62)#使用数据训练神经网络模型mlp_hw.fit(X_train,y_train)print('\n\n\n')print('代码运行结果')print('====================================\ n')#打印模型分数print('测试数据集得分:{:.2f}% '.format(mlp_hw.score(X_test,y_test)*100))print('\n========= ===========================')print('\n\n\n')#导入图像处理工具from PIL import Imageimport numpy as np#打开图像image = Image.open('3.png').convert('F')#调整图像的大小image = image.resize((28,28))arr = []#将图像中的像素作为预测数据点的特征for i in range(28): for j in range(28): pixel = 1.0 - float(image.getpixel((j,i)))/255. arr.append(pixel)#由于只有一个样本,所以需要进行reshape操作arr1 = np.array(arr).reshape(1,-1)#进行图像识别print(mlp_hw.predict(arr1)[0])神经网络的应用还是很火的，现在能用现成的识别能大大提高工作效率！。
手写汉字识别和多字分割python源代码
手写汉字识别和多字分割python源代码以下是手写汉字识别和多字分割的Python源代码示例：```pythonimport tensorflow as tfimport numpy as npimport cv2import os模型文件路径MODEL_PATH = 'handwriting_model.h5'加载训练好的模型model = tf.keras.models.load_model(MODEL_PATH)定义汉字列表chinese_chars = ['的', '一', '是', '了', '在', '我', '有', '他', '这', '个', '们', '中', '国', '来', '上', '大', '为', '以', '说', '们']加载并处理待识别的手写字图片def load_and_process_image(image_path):image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)image = cv2.resize(image, (32, 32))image = image.reshape(1, 32, 32, 1)image = image.astype('float32')image /= 255.0return image对输入的手写字进行识别def recognize_handwriting(image_path):image = load_and_process_image(image_path)predictions = model.predict(image)predicted_char_index = np.argmax(predictions)predicted_char = chinese_chars[predicted_char_index] return predicted_char对待分割的手写字图片进行预处理def preprocess_image(image):image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize=9, C=2)return image对待分割的手写字进行多字分割def segment_handwriting(image_path):image = cv2.imread(image_path)image = preprocess_image(image)_, contours, _ = cv2.findContours(image,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) segmented_chars = []for contour in contours:(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) if w > 10 and h > 10:char_image = image[y:y+h, x:x+w]segmented_chars.append(char_image)return segmented_chars使用示例def main():image_path = 'handwriting.jpg'# 单字识别示例predicted_char = recognize_handwriting(image_path)print('识别结果：', predicted_char)# 多字分割示例segmented_chars = segment_handwriting(image_path)for i, char_image in enumerate(segmented_chars):cv2.imwrite(os.path.join('char_images',f'char_{i}.jpg'), char_image)print('分割结果保存在char_images目录中。
深度学习-手写数字识别代码
深度学习-⼿写数字识别代码Tensorflow2.0训练模型import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras import layers(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()print(x_train.shape,y_train.shape)# 创建张量x_train = tf.constant(x_train,dtype=tf.float32)x_test = tf.constant(x_test,dtype=tf.float32)# Reshapex_train4d = tf.reshape(x_train,[x_train.shape[0],28,28,1])x_test4d = tf.reshape(x_test,[x_test.shape[0],28,28,1])print(tf.shape(x_train4d),tf.shape(x_test4d))#图像标准化x_train4d,x_test4d = x_train4d/255.0,x_test4d/255.0#模型搭建model = keras.Sequential([layers.Conv2D(filters=16,kernel_size=(5,5),padding='same',input_shape=(28,28,1),activation='relu'),layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)),layers.Conv2D(filters=36, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='relu'),layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)),layers.Dropout(0.25),layers.Flatten(),layers.Dense(128,activation='relu'),layers.Dropout(0.5),layers.Dense(10,activation='softmax')])print(model.summary())#开始训练pile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy'])model.fit(x=x_train4d, y=y_train, validation_split=0.2,epochs=20, batch_size=300, verbose=2)model.save("./model.h5")模型预测import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras import layers(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()print(x_train.shape,y_train.shape)# 创建张量x_train = tf.constant(x_train,dtype=tf.float32)x_test = tf.constant(x_test,dtype=tf.float32)# Reshapex_train4d = tf.reshape(x_train,[x_train.shape[0],28,28,1])x_test4d = tf.reshape(x_test,[x_test.shape[0],28,28,1])print(tf.shape(x_train4d),tf.shape(x_test4d))#图像标准化x_train4d,x_test4d = x_train4d/255.0,x_test4d/255.0new_model =tf.keras.models.load_model("./model.h5")print(new_model.summary())new_model.evaluate(x_train4d,y_test)预测结果。
python实现基于SVM手写数字识别功能
python实现基于SVM⼿写数字识别功能本⽂实例为⼤家分享了SVM⼿写数字识别功能的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、SVM⼿写数字识别识别步骤：（1）样本图像的准备。
（2）图像尺⼨标准化：将图像⼤⼩都标准化为8*8⼤⼩。
（3）读取未知样本图像，提取图像特征，⽣成图像特征组。
（4）将未知测试样本图像特征组送⼊SVM进⾏测试，将测试的结果输出。
识别代码：#!/usr/bin/env pythonimport numpy as npimport mlpyimport cv2print 'loading ...'def getnumc(fn):'''返回数字特征'''fnimg = cv2.imread(fn) #读取图像img=cv2.resize(fnimg,(8,8)) #将图像⼤⼩调整为8*8alltz=[]for now_h in xrange(0,8):xtz=[]for now_w in xrange(0,8):b = img[now_h,now_w,0]g = img[now_h,now_w,1]r = img[now_h,now_w,2]btz=255-bgtz=255-grtz=255-rif btz>0 or gtz>0 or rtz>0:nowtz=1else:nowtz=0xtz.append(nowtz)alltz+=xtzreturn alltz#读取样本数字x=[]y=[]for numi in xrange(1,10):for numij in xrange(1,5):fn='nums/'+str(numi)+'-'+str(numij)+'.png'x.append(getnumc(fn))y.append(numi)x=np.array(x)y=np.array(y)svm = mlpy.LibSvm(svm_type='c_svc', kernel_type='poly',gamma=10)svm.learn(x, y)print u"训练样本测试："print svm.pred(x)print u"未知图像测试："for iii in xrange (1,10):testfn= 'nums/test/'+str(iii)+'-test.png'testx=[]testx.append(getnumc(testfn))printprint testfn+":",print svm.pred(testx)样本：结果：以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
pytorch教程实现mnist手写数字识别代码示例
pytorch教程实现mnist⼿写数字识别代码⽰例⽬录1.构建⽹络2.编写训练代码3.编写测试代码4.指导程序train和test5.完整代码1.构建⽹络nn.Moudle是pytorch官⽅指定的编写Net模块，在init函数中添加需要使⽤的层，在foeword中定义⽹络流向。
下⾯详细解释各层：conv1层：输⼊channel = 1 ，输出chanael = 10，滤波器5*5maxpooling = 2*2conv2层：输⼊channel = 10 ，输出chanael = 20，滤波器5*5,dropoutmaxpooling = 2*2fc1层：输⼊320 个神经单元，输出50个神经单元fc1层：输⼊50个神经单元，输出10个神经单元class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)self.conv2_drop = nn.Dropout2d()self.fc1 = nn.Linear(320, 50)self.fc2 = nn.Linear(50, 10)def forward(self, x): #x.size() = 28*28*1x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2)) #x.size() =12*12*10x = x.view(-1, 320) #x.size() =1*320x = F.relu(self.fc1(x))x = F.dropout(x, training=self.training)x = self.fc2(x)return F.log_softmax(x, dim=1)2.编写训练代码model = Net() #调⽤写好的⽹络if args.cuda: #如果有GPU使⽤CPUmodel.cuda()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum) #设置SGD随机梯度下降算法def train(epoch):model.train()for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):if args.cuda:data, target = data.cuda(), target.cuda()data, target = Variable(data), Variable(target)optimizer.zero_grad() #梯度初始化为Ooutput = model(data)loss = F.nll_loss(output, target) #简历loss functionloss.backward() #反向传播，计算梯度optimizer.step() #更新权重if batch_idx % args.log_interval == 0: #输出信息print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),100. * batch_idx / len(train_loader), loss.data[0]))3.编写测试代码def test():model.eval()test_loss = 0correct = 0for data, target in test_loader:if args.cuda:data, target = data.cuda(), target.cuda()data, target = Variable(data, volatile=True), Variable(target)output = model(data)test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).data[0] # sum up batch loss pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] # get the index of the max log-probability correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).long().cpu().sum()test_loss /= len(test_loader.dataset)print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(test_loss, correct, len(test_loader.dataset),100. * correct / len(test_loader.dataset)))4.指导程序train和testfor epoch in range(1, args.epochs + 1):train(epoch) #训练N个epochtest() #检验在测试集上的表现5.完整代码# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionimport argparseimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.autograd import Variable# Training settingsparser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N',help='input batch size for training (default: 64)')parser.add_argument('--test-batch-size', type=int, default=1000, metavar='N',help='input batch size for testing (default: 1000)')parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, metavar='N',help='number of epochs to train (default: 10)')parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01, metavar='LR',help='learning rate (default: 0.01)')parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.5, metavar='M',help='SGD momentum (default: 0.5)')parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,help='disables CUDA training')parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S',help='random seed (default: 1)')parser.add_argument('--log-interval', type=int, default=10, metavar='N',help='how many batches to wait before logging training status')args = parser.parse_args()args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)if args.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if args.cuda else {}train_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,transform=pose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])),batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwargs)test_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST('../data', train=False, transform=pose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])),batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs)class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)self.conv2_drop = nn.Dropout2d()self.fc1 = nn.Linear(320, 50)self.fc2 = nn.Linear(50, 10)def forward(self, x):print (x.size())x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))print(x.size())x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))print(x.size())x = x.view(-1, 320)x = F.relu(self.fc1(x))x = F.dropout(x, training=self.training)x = self.fc2(x)return F.log_softmax(x, dim=1)model = Net() #调⽤写好的⽹络if args.cuda: #如果有GPU使⽤CPUmodel.cuda()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum) #设置SGD随机梯度下降算法def train(epoch):model.train()for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):if args.cuda:data, target = data.cuda(), target.cuda()data, target = Variable(data), Variable(target)optimizer.zero_grad() #梯度初始化为Ooutput = model(data)loss = F.nll_loss(output, target) #简历loss functionloss.backward() #反向传播，计算梯度optimizer.step() #更新权重if batch_idx % args.log_interval == 0: #输出信息print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),100. * batch_idx / len(train_loader), loss.data[0]))def test():model.eval()test_loss = 0correct = 0for data, target in test_loader:if args.cuda:data, target = data.cuda(), target.cuda()data, target = Variable(data, volatile=True), Variable(target)output = model(data)test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).data[0] # sum up batch losspred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] # get the index of the max log-probabilitycorrect += pred.eq(target.data.view_as(pred)).long().cpu().sum()test_loss /= len(test_loader.dataset)print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(test_loss, correct, len(test_loader.dataset),100. * correct / len(test_loader.dataset)))for epoch in range(1, args.epochs + 1):train(epoch)test()以上就是pytorch教程实现mnist⼿写数字识别代码⽰例的详细内容，更多关于pytorch实现mnist⼿写数字识别的资料请关注其它相关⽂章！。
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【关键字】精品function feature = scFeature(im)%把三层的RGB图像转化成二层的灰度图if length(size(im)) == 3I = im(:,:,1);elseI = im;end[row, col] = size(I);bwI = im2bw(I); %样本图像二值化bwI = ~bwI;count = 1;%提取样本特征for i = 1: 5for j = 1:5imTemp = bwI(row/5*(i-1) + 1:row/5*i,col/5*(j-1) + 1:col/5*j);%将数字区域平均分为5*5的小区域numTemp = sum(sum(imTemp)); %每个区域像素总数feature(count) = 25*numTemp/(row*col); %每个小区域黑像素所占比例count = count + 1;endend%函数功能建立样本库clcclearfor i= 1:10for j = 1:25I = imread(strcat('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\图片\',num2str(i-1),'\s',mynum2str(i),' (',num2str(j),')','.bmp'));I = I(:,:,1);%对读入的图像进行二值化bwI = im2bw(I);%裁剪读入图像[r,c] = find(bwI==0);rmin = min(r);rmax = max(r);cmin = min(c);cmax = max(c);II = I(rmin:rmax,cmin:cmax);%把裁剪图像缩小成规格的150*150III = imresize(II,[150 150]);%生成样本特征feature(:,j,i) = scFeature(III);endend%以结构体形式存储样本特征for i = 1:10pattern(i).num = 25;pattern(i).feature = feature(:,:,i);endsave myTemplet%函数功能降维function [y1,y2]=pcapro(sample)load myTemplet pattern;%加载样品库mixedsig=[];sum1=0;%将所有类别的所有样品合并到mixedsigfor i=1:10;sum1=sum1+ pattern(i).num;mixedsig=[mixedsig pattern(i).feature];end[Dim,NumofSampl]=size(mixedsig);%Dim为特征值NumofSampl为样品总个数dsig_cov=cov(mixedsig');%求协方差矩阵%利用pcacov()函数求的从小到大的排序好的协方差矩阵的特征值latent和相应特征向量pc[pc,latent,tspuare]=pcacov(dsig_cov);temp=0;con=0;m=0;%根据贡献率取舍特征向量sum2=sum(latent);for i=1:25if(con<0.9)temp=temp+latent(i);con=temp/sum2;m=m+1;elsebreak;endendpc(:,m+1:25)=[];%求待测样品主成分x=sample*pc;%求样本库品成分y=mixedsig'*pc;y1=y';y2=x';%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%函数名称bayesleasterror()%参数sample待识别样品特征%返回值y待识别样品所属类别%函数功能最小错误率概率的贝叶斯分类器%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function y=bayesleasterror(sample)clc;load myTemplet pattern;%对样品库和待测样品进行主成分分析[pcapat,pcasamp]=pcapro(sample);temp=0;for i=1:10pattern(i).feature=pcapat(:,temp+1:temp+pattern(i).num);temp=temp+pattern(i).num;ends_cov=[];s_inv=[];s_det=[];for i=1:10s_cov(i).dat=cov(pattern(i).feature');%求各类别的协方差矩阵s_inv(i).dat=inv(s_cov(i).dat);%求协方差矩阵的逆矩阵s_det(i)=det(s_cov(i).dat);%求协方差矩阵的行列式endsum1=0;p=[];for i=1:10sum1=sum1+pattern(i).num;%求样品库样品总数endfor i=1:10p(i)=pattern(i).num/sum1;%求各类别的先验概率endh=[];mean_sap=[];for i=1:10mean_sap(i).dat=mean(pattern(i).feature')';%求每一类样品的特征值end%计算最大的判别函数for i=1:10h(i)=(pcasamp-mean_sap(i).dat)'*s_inv(i).dat*(pcasamp-mean_sap(i).dat)*(-0.5)+log(p(i))+ log(abs(s_det(i)))*(-0.5);end[maxval maxpos]=max(h);y=maxpos-1;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %函数名称fisherclassify()%参数sample待识别样品特征class1 ,class2 :0-9中的任意两个类别%返回值classfit返回与样品sample最接近的类别%函数功能两类Fisher分类器%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function classfit=fisherclassify(class1,class2,sample)load myTemplet pattern;%求两类样品均值向量m1=(mean(pattern(class1).feature'))';m2=mean(pattern(class2).feature')';%求两类样品类内离散度矩阵s1=cov(pattern(class1).feature')*(pattern(class1).num-1);s2=cov(pattern(class2).feature')*(pattern(class2).num-1);sw=s1+s2;%求总累间离散度矩阵sb=(m1-m2)*(m1-m2)';%求样品类间离散度矩阵w=inv(sw)*(m1-m2);%求w%求已知类别在w上的投影y1=w'*pattern(class1).feature;y2=w'*pattern(class2).feature;%求各类别样品在投影空间上的均值mean1=mean(y1');mean2=mean(y2');%求阈值y0y0=(pattern(class1).num*mean1+pattern(class2).num*mean2)/(pattern(class1).num+patter n(class1).num);%对于未知样本sample计算在w上的投影yy=w'*sample';%根据决策规则分类if y>y0classfit=class1;elseclassfit=class2;end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%函数名称fisher()%参数sample待识别样品特征%返回值y待识别样品所属类别%函数功能Fisher分类器%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function y=fisher(sample);clc;num=zeros(1,10);classnum=0;for i=1:10for j=1:iclassnum=fisherclassify(i,j,sample);num(classnum)=num(classnum)+1;endend[max_val,max_pos]=max(num);y=max_pos-1;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %函数名称caijian()%函数功能对图像进行裁剪然后进行特征提取%参数读入图像I%返回值特征y%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function y=caijian(I)I = I(:,:,1);%对读入的图像进行二值化bwI = im2bw(I);%裁剪读入图像[r,c] = find(bwI==0);rmin = min(r);rmax = max(r);cmin = min(c);cmax = max(c);II = I(rmin:rmax,cmin:cmax);%把裁剪图像放大成规格的150*150III = imresize(II,[150 150]);imshow(III)%生成特征y= scFeature(III);此文档是由网络收集并进行重新排版整理.word可编辑版本！。