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opencv如何神经网络识别数字

发布时间:2023-03-15 12:10:49

如何基于opencv使用神经网络实现图像识别

本科生自己下载代码就可以啦,github一大把,一般是在Linux下吧,如果要求很高的性能,建议购买计算机能力较强的显卡,然后利用CUDA框架进行提速。

⑵ 怎样实现关于数字的识别啊(就1、2、3、4这4个数),用摄像头识别

你可以先做好1,2,3,4的图像保渗顷存下来,然后用摄像消桐头读取图像,与你事先保存的图像进行相拿喊坦似度对比,应该就可以得出结果了。

⑶ BP神经网络进行数字识别训练过程的原理

这段程序的流程就是1.随机产生一些带噪声的样本;2.用这些样本对神经网络进行训练;3.训练完成。训练好的网络就具有了数字识别的功能,你用一个带噪声的样本去检验它,其输出就是识别结果。给你提供一个车牌智能识别的matlab代码,你可以参考一下。

⑷ 11.openCV车牌号识别

openCV 车牌号识别(车牌分类 汉字识别模型 数字字母识别模型)

机器学习:

SVM分类工具算法 使用正样本和负样本训练

图片去噪: 二值化和灰度化

车牌定位过程:

机器学习:

提尺困取特征数据(常用LBP/HAAR/HOG)

SVM训练必陵粗念须是CV_32F1(表示数据为32位浮点型 单通道)

创建SVM开始训练

HSV/HSB颜色空间

openCV中 H值:100~140 S和V值:95~255 表示蓝色范围凳源

字符分割与识别

文字轮廓检测问题 先找出第2个字母(通过7等分位置定位)

ANN人工神经网络

⑸ 怎样使用opencv识别数字和有限的英文字母以及字符的颜色

可以选取睁册几个特征,如tesseract,建议你去研究一些开源的ocr,自己写悉橡宏个分类如顷算法。如果要比较精确的识别, 利用他的分类算法

⑹ 如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络(Artificial Neural Networks)(简称ANN)系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-Layer Feedforward Network)(简称BP 网络),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。


目标识别是模式识别领域的一项传统的课题,这是因为目标识别不是一个孤立的问题,而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题,并且在不同的课题中,由于具体的条件不同,解决的方法也不尽相同,因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机,用神经网络识别图像的问题。


一、BP 神经网络


BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法,也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。

六、总结

从上述的试验中已经可以看出,采用神经网络识别是切实可行的,给出的例子只是简单的数字识别实验,要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模,增加识别能力,原理是一样的。

⑺ 如何通过人工神经网络实现图像识别

神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下。

图像识别技术主要是通过卷积神经网亩答络来实现的。这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相册耐族邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是,在一张图像中的两个相邻像素,比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是,在一个常规的神经网络中,每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来,计算负担自然加重了。卷积神经网络通过削减许多不必要的连接来解决图像识别技术中的这一问题。运用图像识别技术中的术语来说就是,卷积神经网络按照关联程度筛选不必要的连接,进而使图像识别过程在计算上更具有可操作性。卷积神经网络有意地限制了图像识别时候的连接,让一个神经元只接受来自之前图层的小分段的输入(假设是3×3或5×5像素),避免了过重的计算负担。因此,每一个神经元只需要负责处理图像的一小部分。大大加快了速度和准确率。

卷积神经网络在实施的过程中,实际上是分为两层,一个是卷积层,一个是汇聚层,简单理解就是

卷积层将图片分散成一个一个或者3*3/5*5的小像素块,然后把这些输出值排列在图组中,用数字表示照片中各个区域的内容,数轴分别代表高度州弊、宽度和颜色。那么,我们就得到了每一个图块的三维数值表达。汇聚层是将这个三维(或是四维)图组的空间维度与采样函数结合起来,输出一个仅包含了图像中相对重要的部分的联合数组。这一联合数组不仅能使卷积神经网络计算负担最小化,还能有效避免过度拟合的问题。

以上大概就是使用卷积神经网络进行图像识别的过程。具体可以关注ATYUN人工智能平台的文章:揭秘图像识别技术,机器如何利用卷积神经网络“看见”这个世界

⑻ 想用opencv识别图像中特定物体的个数,怎么做到

将字符定位,然郑斗和后进行分割成一喊盯个一个的独立字符。可以准备一下字符样本,丢进opencv中的bp神经网络训练分类器销胡,用训练好的分类器去对切分的字符进行识别。一个基本的思路,网上应该很多。

⑼ 利用pytorch CNN手写字母识别神经网络模型识别多手写字母(A-Z)


往期的文章,我们分享了手写字母的训练与识别

使用EMNIST数据集训练第一个pytorch CNN手写字母识别神经网络

利用pytorch CNN手写字母识别神经网络模型识别手写字母

哪里的文章,我们只是分享了单个字母的识别,如何进行多个字母的识别,其思路与多数字识别类似,首先对图片进行识别,并进行每个字母的轮廓识别,然后进行字母的识别,识别完成后,直接在图片上进行多个字母识别结果的备注

Pytorch利用CNN卷积神经网络进行多数字(0-9)识别

根据上期文章的分享,我们搭建一个手写字母识别的神经网络

第一层,我们输入Eminist的数据集,Eminist的数据图片是一维 28*28的图片,所以第一层的输入(1,28,28),高度为1,设置输出16通道,使用5*5的卷积核对图片进行卷积运算,每步移动一格,为了避免图片尺寸变化,设置pading为2,则经过第一层卷积就输出(16,28,28)数据格式

再经过relu与maxpooling (使用2*2卷积核)数据输出(16,14,14)

第二层卷积层是简化写法nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2)的第一个参数为输入通道数in_channels=16,其第二个参数是输出通道数out_channels=32, # n_filters(输出通道数),第三个参数为卷积核大小,第四个参数为卷积步数,最后一个为pading,此参数为保证输入输出图片的尺寸大小一致

全连接层,最后使用nn.linear()全连接层进行数据的全连接数据结构(32*7*7,37)以上便是整个卷积神经网络的结构,

大致为:input-卷积-Relu-pooling-卷积
-Relu-pooling-linear-output

卷积神经网络建完后,使用forward()前向传播神经网络进行输入图片的识别

这里我们使用腐蚀,膨胀操作对图片进行一下预处理操作,方便神经网络的识别,当然,我们往期的字母数字识别也可以添加此预处理操作,方便神经网络进行预测,提高精度

getContours函数主要是进行图片中数字区域的区分,把每个数字的坐标检测出来,这样就可以 把每个字母进行CNN卷积神经网络的识别,进而实现多个字母识别的目的

首先,输入一张需要检测的图片,通过preProccessing图片预处理与getContours函数获取图片中的每个字母的轮廓位置

transforms.Compose此函数可以 把输入图片进行pytorch相关的图片操作,包括转换到torch,灰度空间转换,resize,缩放等等操作

然后加载我们前期训练好的模型

由于神经网络识别完成后,反馈给程序的是字母的 UTF-8编码,我们通过查表来找到对应的字母

字符编码表(UTF-8)

通过上面的操作,我们已经识别出了图片中包括的字母轮廓,我们遍历每个字母轮廓,获取单个字母图片数据,这里需要特殊提醒一下 :我们知道EMNIST数据库左右翻转图片后,又进行了图片的逆时针旋转90度

这里我们使用cv2.flip(imgRes,1)函数,进行图片的镜像,并使用getRotationMatrix2D函数与warpAffine函数配合来进行图片的旋转操作,这里就没有PIL来的方便些

然后,我们对图片数据进行torch转换train_transform(imgRes),并传递给神经网络进行识别

待识别完成后,就可以把结果备注在原始图片上

⑽ 如何识别图片扑克牌数字导入表格

您可以通过OpenCV识别图片扑克牌数字导入表格。
完成一张扑克牌的识别主要步骤有:从摄像头获取扑克牌乱肢脊图片,二值化后查找图片最外层轮廓,并截取出轮廓内部的图片,即拍摄的扑克牌。使用霍夫线检测和旋转来标定扑克牌位置并截取,比通过查找轮廓标定更准确,对背景环境要求也更低。使用漫水填充算法把扑克牌四周的多余的背景变成和扑克牌牌面背景一样的白色像素。此时图片只剩白色背景以及黑色的扑克牌数字、花色、头像等,再查找最左上角轮廓并截取出,这就是扑克牌的数字。从余下的图片中再查找最左边的轮廓并截取出,这就是扑克牌的花色。可以将数字和花色都预先保存下来,进行一些处理饥宏,放到 KNN 里进行训练得到预测模型。得到模型后就可以从1开始一套走下来自动预测识别扑克牌了。
OpenCV是哗渗一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

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