opencv如何神經網路識別數字

⑷ 11.openCV車牌號識別

openCV 車牌號識別(車牌分類 漢字識別模型 數字字母識別模型)

機器學習:

SVM分類工具演算法 使用正樣本和負樣本訓練

圖片去噪: 二值化和灰度化

車牌定位過程:

機器學習:

提尺困取特徵數據(常用LBP/HAAR/HOG)

SVM訓練必陵粗念須是CV_32F1(表示數據為32位浮點型 單通道)

創建SVM開始訓練

HSV/HSB顏色空間

openCV中 H值:100~140 S和V值:95~255 表示藍色范圍凳源

字元分割與識別

文字輪廓檢測問題 先找出第2個字母(通過7等分位置定位)

ANN人工神經網路

⑸ 怎樣使用opencv識別數字和有限的英文字母以及字元的顏色

可以選取睜冊幾個特徵，如tesseract，建議你去研究一些開源的ocr，自己寫悉橡宏個分類如頃演算法。如果要比較精確的識別， 利用他的分類演算法

⑹ 如何通過人工神經網路實現圖像識別

人工神經網路（Artificial Neural Networks）（簡稱ANN）系統從20 世紀40 年代末誕生至今僅短短半個多世紀，但由於他具有信息的分布存儲、並行處理以及自學習能力等優點，已經在信息處理、模式識別、智能控制及系統建模等領域得到越來越廣泛的應用。尤其是基於誤差反向傳播（Error Back Propagation）演算法的多層前饋網路（Multiple-Layer Feedforward Network）(簡稱BP 網路)，可以以任意精度逼近任意的連續函數，所以廣泛應用於非線性建模、函數逼近、模式分類等方面。

目標識別是模式識別領域的一項傳統的課題，這是因為目標識別不是一個孤立的問題，而是模式識別領域中大多數課題都會遇到的基本問題，並且在不同的課題中，由於具體的條件不同，解決的方法也不盡相同，因而目標識別的研究仍具有理論和實踐意義。這里討論的是將要識別的目標物體用成像頭(紅外或可見光等)攝入後形成的圖像信號序列送入計算機，用神經網路識別圖像的問題。

一、BP 神經網路

BP 網路是採用Widrow-Hoff 學習演算法和非線性可微轉移函數的多層網路。一個典型的BP 網路採用的是梯度下降演算法，也就是Widrow-Hoff 演算法所規定的。backpropagation 就是指的為非線性多層網路計算梯度的方法。一個典型的BP 網路結構如圖所示。

六、總結

從上述的試驗中已經可以看出，採用神經網路識別是切實可行的，給出的例子只是簡單的數字識別實驗，要想在網路模式下識別復雜的目標圖像則需要降低網路規模，增加識別能力，原理是一樣的。

⑺ 如何通過人工神經網路實現圖像識別

神經網路實現圖像識別的過程很復雜。但是大概過程很容易理解。我也是節選一篇圖像識別技術的文章，大概說一下。

圖像識別技術主要是通過卷積神經網畝答絡來實現的。這種神經網路的優勢在於，它利用了「同一圖像中相冊耐族鄰像素的強關聯性和強相似度」這一原理。具體而言就是，在一張圖像中的兩個相鄰像素，比圖像中兩個分開的像素更具有關聯性。但是，在一個常規的神經網路中，每個像素都被連接到了單獨的神經元。這樣一來，計算負擔自然加重了。卷積神經網路通過削減許多不必要的連接來解決圖像識別技術中的這一問題。運用圖像識別技術中的術語來說就是，卷積神經網路按照關聯程度篩選不必要的連接，進而使圖像識別過程在計算上更具有可操作性。卷積神經網路有意地限制了圖像識別時候的連接，讓一個神經元只接受來自之前圖層的小分段的輸入（假設是3×3或5×5像素），避免了過重的計算負擔。因此，每一個神經元只需要負責處理圖像的一小部分。大大加快了速度和准確率。

卷積神經網路在實施的過程中，實際上是分為兩層，一個是卷積層，一個是匯聚層，簡單理解就是

卷積層將圖片分散成一個一個或者3*3/5*5的小像素塊，然後把這些輸出值排列在圖組中，用數字表示照片中各個區域的內容，數軸分別代表高度州弊、寬度和顏色。那麼，我們就得到了每一個圖塊的三維數值表達。匯聚層是將這個三維（或是四維）圖組的空間維度與采樣函數結合起來，輸出一個僅包含了圖像中相對重要的部分的聯合數組。這一聯合數組不僅能使卷積神經網路計算負擔最小化，還能有效避免過度擬合的問題。

以上大概就是使用卷積神經網路進行圖像識別的過程。具體可以關注ATYUN人工智慧平台的文章：揭秘圖像識別技術，機器如何利用卷積神經網路「看見」這個世界

⑻ 想用opencv識別圖像中特定物體的個數，怎麼做到

將字元定位，然鄭斗和後進行分割成一喊盯個一個的獨立字元。可以准備一下字元樣本，丟進opencv中的bp神經網路訓練分類器銷胡，用訓練好的分類器去對切分的字元進行識別。一個基本的思路，網上應該很多。

⑼ 利用pytorch CNN手寫字母識別神經網路模型識別多手寫字母（A-Z）

往期的文章，我們分享了手寫字母的訓練與識別

使用EMNIST數據集訓練第一個pytorch CNN手寫字母識別神經網路

利用pytorch CNN手寫字母識別神經網路模型識別手寫字母

哪裡的文章，我們只是分享了單個字母的識別，如何進行多個字母的識別，其思路與多數字識別類似，首先對圖片進行識別，並進行每個字母的輪廓識別，然後進行字母的識別，識別完成後，直接在圖片上進行多個字母識別結果的備注

Pytorch利用CNN卷積神經網路進行多數字（0-9）識別

根據上期文章的分享，我們搭建一個手寫字母識別的神經網路

第一層，我們輸入Eminist的數據集，Eminist的數據圖片是一維 28*28的圖片，所以第一層的輸入（1，28，28），高度為1，設置輸出16通道，使用5*5的卷積核對圖片進行卷積運算，每步移動一格，為了避免圖片尺寸變化，設置pading為2，則經過第一層卷積就輸出（16，28，28）數據格式

再經過relu與maxpooling （使用2*2卷積核）數據輸出（16，14，14）

第二層卷積層是簡化寫法nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2)的第一個參數為輸入通道數in_channels=16，其第二個參數是輸出通道數out_channels=32, # n_filters（輸出通道數），第三個參數為卷積核大小，第四個參數為卷積步數，最後一個為pading,此參數為保證輸入輸出圖片的尺寸大小一致

全連接層，最後使用nn.linear()全連接層進行數據的全連接數據結構（32*7*7,37）以上便是整個卷積神經網路的結構，

大致為：input-卷積-Relu-pooling-卷積
-Relu-pooling-linear-output

卷積神經網路建完後，使用forward（）前向傳播神經網路進行輸入圖片的識別

這里我們使用腐蝕，膨脹操作對圖片進行一下預處理操作，方便神經網路的識別，當然，我們往期的字母數字識別也可以添加此預處理操作，方便神經網路進行預測，提高精度

getContours函數主要是進行圖片中數字區域的區分，把每個數字的坐標檢測出來，這樣就可以 把每個字母進行CNN卷積神經網路的識別，進而實現多個字母識別的目的

首先，輸入一張需要檢測的圖片，通過preProccessing圖片預處理與getContours函數獲取圖片中的每個字母的輪廓位置

transforms.Compose此函數可以 把輸入圖片進行pytorch相關的圖片操作，包括轉換到torch，灰度空間轉換，resize，縮放等等操作

然後載入我們前期訓練好的模型

由於神經網路識別完成後，反饋給程序的是字母的 UTF-8編碼，我們通過查表來找到對應的字母

字元編碼表（UTF-8）

通過上面的操作，我們已經識別出了圖片中包括的字母輪廓，我們遍歷每個字母輪廓，獲取單個字母圖片數據，這里需要特殊提醒一下 ：我們知道EMNIST資料庫左右翻轉圖片後，又進行了圖片的逆時針旋轉90度

這里我們使用cv2.flip(imgRes,1)函數，進行圖片的鏡像，並使用getRotationMatrix2D函數與warpAffine函數配合來進行圖片的旋轉操作，這里就沒有PIL來的方便些

然後，我們對圖片數據進行torch轉換train_transform(imgRes)，並傳遞給神經網路進行識別

待識別完成後，就可以把結果備注在原始圖片上

⑽ 如何識別圖片撲克牌數字導入表格

您可以通過OpenCV識別圖片撲克牌數字導入表格。
完成一張撲克牌的識別主要步驟有：從攝像頭獲取撲克牌亂肢脊圖片，二值化後查找圖片最外層輪廓，並截取出輪廓內部的圖片，即拍攝的撲克牌。使用霍夫線檢測和旋轉來標定撲克牌位置並截取，比通過查找輪廓標定更准確，對背景環境要求也更低。使用漫水填充演算法把撲克牌四周的多餘的背景變成和撲克牌牌面背景一樣的白色像素。此時圖片只剩白色背景以及黑色的撲克牌數字、花色、頭像等，再查找最左上角輪廓並截取出，這就是撲克牌的數字。從餘下的圖片中再查找最左邊的輪廓並截取出，這就是撲克牌的花色。可以將數字和花色都預先保存下來，進行一些處理飢宏，放到 KNN 里進行訓練得到預測模型。得到模型後就可以從1開始一套走下來自動預測識別撲克牌了。
OpenCV是嘩滲一個基於Apache2.0許可（開源）發行的跨平台計算機視覺和機器學習軟體庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的介面，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用演算法。