建设网站的app,广告设计主要学什么,网站导航优化的描述,山东搜点网站建设手写数字笔迹细化
对于手写数字识别实验中#xff0c;经常会遇到因为笔迹较粗导致误识别的情况#xff0c;所以我们通常会先将笔迹进行细化#xff0c;笔迹变细以后#xff0c;数字的特征会更明显#xff0c;后续进行识别的准确率就会更高。
例如数字7 和 1 #xff0c…手写数字笔迹细化
对于手写数字识别实验中经常会遇到因为笔迹较粗导致误识别的情况所以我们通常会先将笔迹进行细化笔迹变细以后数字的特征会更明显后续进行识别的准确率就会更高。
例如数字7 和 1 因为书写习惯的不同在识别图像如果使用原始图像笔迹较粗经常会识别错误但是经过腐蚀操作笔迹变细以后会很容易将二者区分开。 本期我们重点学习图像的腐蚀操作通过图像腐蚀来将手写数字的笔迹进行细化。
完成本期内容你可以 了解图像腐蚀的原理和应用 掌握使用图像腐蚀进行图像处理
若要运行案例代码你需要有 操作系统Ubuntu 16 以上 或者 Windows10 工具软件VScode 或者其他源码编辑器 硬件环境无特殊要求 核心库python 3.6.13 opencv-contrib-python 3.4.11.39opencv-python 3.4.2.16
点击下载源码 腐蚀
OpenCV将腐蚀封装成了cv2.erode()方法。
函数原型dst cv2.erode(src, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue) dst为输出图像。
参数描述如下
src被处理的图像kernel腐蚀使用的核anchor可选参数锚点的位置iterations可选参数腐蚀操作的迭代次数默认值为1borderType可选参数边界样式建议采用默认值borderValue可选参数边界值建议采用默认值 具体步骤
1. 创建项目结构
创建项目名为手写数字笔迹细化项目根目录下新建code文件夹储存代码新建dataset文件夹储存数据项目结构如下
手写数字笔迹细化 # 项目名称
├── code # 储存代码文件
├── dataset # 储存数据文件注如项目结构已存在无需再创建。
2. 使用腐蚀操作对数字 7 进行处理
在 code文件夹下创建number_7.py文件导入所需的库OpenCV、numpy读取dataset文件夹下的7.png图片并进行展示创建一个13*13的都为1 的数组作为滤波核对图像进行腐蚀处理并展示结果
代码实现
# 导入OpenCV、numpy
import cv2
import numpy as np# 读取图像
img cv2.imread(../dataset/7.png)
cv2.imshow(original,img)# 创建13*13的都为1的数组作为核
k np.ones((13, 13), np.uint8)
# 进行腐蚀操作
dst cv2.erode(img, k)
cv2.imshow(erode,dst)cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()效果截图 3. 使用腐蚀操作对数字 1 进行处理
在 code文件夹下创建number_1.py文件导入所需的库OpenCV、numpy读取dataset文件夹下的1.png图片并进行展示创建一个13*13的都为1 的数组作为滤波核对图像进行腐蚀处理并展示结果
代码实现
# 导入OpenCV、numpy
import cv2
import numpy as np# 读取图像
img cv2.imread(../dataset/1.png)
cv2.imshow(original,img)# 创建13*13的都为1的数组作为核
k np.ones((13, 13), np.uint8)
# 进行腐蚀操作
dst cv2.erode(img, k)
cv2.imshow(erode,dst)cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()效果截图 经过腐蚀操作之后图像的笔迹明显变细数字的结构特征也更为明显更有助于后续的处理和识别。
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