python opencv ocr_OpenCV-Python教程:53.使用SVM进行手写数据的OCR

红太狼 2022-10-22 11:49 102阅读 0赞

import cv2

import numpy as np

SZ=20

bin\_n = 16 \# Number of bins

svm\_params = dict( kernel\_type = cv2.SVM\_LINEAR, svm\_type = cv2.SVM\_C\_SVC, C=2.67, gamma=5.383 )

affine\_flags = cv2.WARP\_INVERSE\_MAP|cv2.INTER\_LINEAR

def deskew(img):

m = cv2.moments(img)

if abs(m\['mu02'\]) < 1e-2:

return img.copy()

skew = m\['mu11'\]/m\['mu02'\]

M = np.float32(\[\[1, skew, -0.5\*SZ\*skew\], \[0, 1, 0\]\])

img = cv2.warpAffine(img,M,(SZ, SZ),flags=affine\_flags)

return img

def hog(img):

gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV\_32F, 1, 0)

gy = cv2.Sobel(img, cv2.CV\_32F, 0, 1)

mag, ang = cv2.cartToPolar(gx, gy)

bins = np.int32(bin\_n\*ang/(2\*np.pi))    \# quantizing binvalues in (0...16)

bin\_cells = bins\[:10,:10\], bins\[10:,:10\], bins\[:10,10:\], bins\[10:,10:\]

mag\_cells = mag\[:10,:10\], mag\[10:,:10\], mag\[:10,10:\], mag\[10:,10:\]

hists = \[np.bincount(b.ravel(), m.ravel(), bin\_n) for b, m in zip(bin\_cells, mag\_cells)\]

hist = np.hstack(hists)    \# hist is a 64 bit vector

return hist

img = cv2.imread('digits.png',0)

cells = \[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)\]

\# First half is trainData, remaining is testData

train\_cells = \[ i\[:50\] for i in cells \]

test\_cells = \[ i\[50:\] for i in cells\]

\#\#\#\#\#\#    Now training      \#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#

deskewed = \[map(deskew,row) for row in train\_cells\]

hogdata = \[map(hog,row) for row in deskewed\]

trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,64)

responses = np.float32(np.repeat(np.arange(10),250)\[:,np.newaxis\])

svm = cv2.SVM()

svm.train(trainData,responses, params=svm\_params)

svm.save('svm\_data.dat')

\#\#\#\#\#\#    Now testing      \#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#

deskewed = \[map(deskew,row) for row in test\_cells\]

hogdata = \[map(hog,row) for row in deskewed\]

testData = np.float32(hogdata).reshape(-1,bin\_n\*4)

result = svm.predict\_all(testData)

\#\#\#\#\#\#\#  Check Accuracy  \#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#

mask = result==responses

correct = np.count\_nonzero(mask)

print correct\*100.0/result.size

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