学习opencv——手写数字识别（2）

前一次用OpenCV自带的图片做训练和测试，成功率可以达到91%。那么怎么提高识别的成功率，在实际的测试中可能会根据自己手写数字的差异大大降低数字的识别率。通过增加自己手写数字的样本集来增加识别率。

1.运行环境

操作系统：win7 64位
python3.5.2
opencv3.2

2.代码

import cv2
import numpy as np
#定义更新knn的方法，有新的数据样本就添加，没有就训练opencv默认的数据
def updateKnn(knn, train, train_labels, newData=None, newDataLabel=None):
    if newData != None and newDataLabel != None:
        print(train.shape, newData.shape)
        newData = newData.reshape(-1,400).astype(np.float32)
        train = np.vstack((train,newData))
        train_labels = np.hstack((train_labels,newDataLabel))
    knn.train(train,cv2.ml.ROW_SAMPLE,train_labels)
    return knn, train, train_labels
#读取图片转为灰度图
img = cv2.imread('digits.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#把图片分隔成5000个，每个20x20大小
cells = [np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(gray,50)]
train = np.array(cells).reshape(-1,400).astype(np.float32)
k = np.arange(10)
train_labels = np.repeat(k,500)
#创建一个K-Nearest Neighbour分类器，训练数据
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn, train, trainLabel = updateKnn(knn, train, train_labels)
#开启摄像头，usb摄像头用1
cap = cv2.VideoCapture(1)
count = 0

while True:
    #读取每一帧画面
    ret, frame = cap.read()
    rois = []
    #转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #定义一个3x3大小，正方形的核
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    #进行形态学膨胀和腐蚀，然后通过cv2.adsdiff(A, B)两幅图像作差，找到边
    gray2 = cv2.dilate(gray, element)
    gray2 = cv2.erode(gray2, element)
    edges = cv2.absdiff(gray, gray2)
    #运用Sobels算子去噪点
    x = cv2.Sobel(edges, cv2.CV_16S, 1, 0)
    y = cv2.Sobel(edges, cv2.CV_16S, 0, 1)
    #convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式，否则将无法显示图像
    absX = cv2.convertScaleAbs(x)
    absY = cv2.convertScaleAbs(y)
    #Sobel算子是在两个方向计算的，最后还需要用cv2.addWeighted(...)函数将其组合起来
    dst = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
    #设置一个阈值来对图像进行分类
    ret_1, ddst = cv2.threshold(dst, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    #找图片的轮廓
    im, contours, hierarchy = cv2.findContours(ddst, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    #把宽度大于10，高度大于20的轮廓用矩形画出
    for c in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
        if w > 10 and h > 20:
            rois.append((x, y, w, h))
    #找到ROI，把每个找到的图通过阈值分类再设置成20x20大小，再设置成一维数组400个灰度值代表这个数字的特征
    digits = []
    for r in rois:
        x, y, w, h = r
        ret_roi, th = cv2.threshold(edges[y:y+h,x:x+w], 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
        th = cv2.resize(th, (20, 20))
        out = th.reshape(-1, 400).astype(np.float32)
        #根据knn算法，找到这个数字特征和训练样本的特征进行分类，识别出是哪个数字
        ret_n, result, neighbours, dist = knn.findNearest(out, k=5)
        digit = int(result[0][0])
        digits.append(cv2.resize(th,(20,20)))
        #用矩形画出这个识别数字再写出这个识别数字
        cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
        cv2.putText(frame, str(digit), (x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,0,0), 2)

    newEdges = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    newFrame = np.hstack((frame, newEdges))
    cv2.imshow('frame', newFrame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xff
    #按空格退出程序
    if key == ord(' '):
        break
    #按s保存当前的数据
    elif key == ord('s'):
        np.savez('data.npz', train=train, train_labels=train_labels)
        print('保存数据成功')
    #按u更新新的数据样本进行训练
    elif key == ord('u'):
        Nd = len(digits)
        output = np.zeros(20 * 20 * Nd).reshape(-1, 20)
        for i in range(Nd):
            output[20 * i:20 * (i + 1), :] = digits[i]
        showDigits = cv2.resize(output, (60, 60 * Nd))
        cv2.imshow('digits', showDigits)
        cv2.imwrite(str(count) + '.png', showDigits)
        count += 1
        if cv2.waitKey(0) & 0xff == ord('e'):
            pass
        print('输入数字，用空格分隔')
        numbers = input().split(' ')
        Nn = len(numbers)
        if Nd != Nn:
            print('更新失败')
            continue
        try:
            for i in range(Nn):
                numbers[i] = int(numbers[i])
        except:
            continue
        knn, train, train_labels = updateKnn(knn, train, train_labels, output, numbers)
        print('更新成功')
        print('当前训练的图片', len(train))
        print('当前训练的图片标签', len(train_labels))

print('训练的图片',len(train))
print('训练的图片标签', len(train_labels))
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

解释说明基本都写在注释中。更新训练样本的代码是在github上看到的，感谢一下原作者。

3.运行截图

用OpenCV自带的训练图片：

可以看出自带的样本是识别率比较差的。只有通过自己手动输入增加样本，来提到对自己手写数字的识别率。程序中按u进行更新。
训练后的图片：

自己录入了大概20组的数据，可以看出识别率提高了很多。

4.其他

做完训练最后按s保存数据。不然下次还要手动输入大量样本。

#下次运行时读取
with np.load('data.npz') as data:
    print data.files
    train = data['train']
    train_labels = data['train_labels']

学习opencv——手写数字识别（2）

1.运行环境

2.代码

3.运行截图

4.其他

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