[经验]

【触觉智能 Purple Pi OH 开发板体验】四、（Ubuntu）OpenCV手写数字识别

筑梦者与梦同行

2023-9-18 14:01:40

459 触觉智能 Ubuntu OpenHarmony 手写数字识别

一、数字识别理论

数字识别理论主要涉及到模式识别领域中的手写数字识别问题。手写数字是唯一被世界各国通用的符号，因此手写数字识别为各国、各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。由于数字识别的类别数较少，这有助于进行深入分析及验证一些新的理论。

在神经网络中，也可以利用分层的方式，让每个神经元负责识别数字的一部分，最终到达识别所有数字的目的。选择适当的激活函数也是神经网络中一个重要的步骤，常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU和tanh(x)等，它们的输出均可以为0或1。

二、开发环境配置

运行开发好的程序，提示报错Cv2错误，OpenCV安装环境问题，接下来安装相关配置。

3.1、安装PIP工具包

sudo apt update

sudo apt install python3-pip

ido@ido:~$ pip --version

pip 20.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.8)

3.2、安装OpenCV

pip install opencv-python

pip install opencv-contrib-python

3.2、验证

ido@ido:~$ python3

Python 3.8.10 (default, May 26 2023, 14:05:08)

[GCC 9.4.0] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cv2

>>>

验证无误安装完成

三、软件代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-

import glob

import cv2

#==============准备数据========================

#读取待识别图像

o=cv2.imread("image/test2/3.bmp",0)

# images用于存储模板

images = []

for i in range(10):

images.extend(glob.glob('image/'+str(i)+'/*.*'))

#=============计算匹配值函数=====================

def getMatchValue(template,image):

#读取模板图像

templateImage=cv2.imread(template)

#模板图像色彩空间转换，BGR-->灰度

templateImage = cv2.cvtColor(templateImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#模板图像阈值处理，灰度-->二值

ret, templateImage = cv2.threshold(templateImage, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

# 获取待识别图像的尺寸

height, width = image.shape

# 将模板图像调整为与待识别图像尺寸一致

templateImage = cv2.resize(templateImage, (width, height))

#计算模板图像、待识别图像的模板匹配值

result = cv2.matchTemplate(image, templateImage, cv2.TM_CCOEFF)

# 将计算结果返回

return result[0][0]

#===============计算最佳匹配值及模板序号======================

# matchValue用于存储所有匹配值

matchValue = []

# 从images中逐个提取模板，并将其与待识别图像o计算匹配值

for xi in images:

d = getMatchValue(xi,o)

matchValue.append(d)

# print(distance) #测试语句：看看各个距离值

# 获取最佳匹配值

bestValue=max(matchValue)

# 获取最佳匹配值对应模板编号

i = matchValue.index(bestValue)

# print(i) #测试语句：看看匹配的模板编号

#===============计算识别结果======================

#计算识别结果

number=int(i/10)

#===============显示识别结果======================

print("识别结果:数字",number)

四、数据库

image.rar (104.18 KB, 下载次数: 3 )

五、实际测试

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