手写数字 OCR | 开放式CV

简介

手写数字 OCR (Optical Character Recognition) 系统是一种通过计算机视觉技术将手写数字识别成数字字符的工具。在数字化时代，OCR系统十分重要，提供了快速、准确的手写数字识别功能。

开放式CV (OpenCV) 是一种开源计算机视觉库，具有广泛的应用范围。它提供了各种算法，包括图像处理、模式识别、机器学习等。

本文将介绍如何使用开放式CV实现手写数字 OCR。

步骤

1. 数据集获取

获取一个合适的手写数字数据集是实现 OCR 的第一步。可以自己制作数据集，也可以使用已有的公开数据集。一些公开数据集有如下：

• MNIST
• NIST
• EMNIST

2. 数据预处理

数据获取后，需要进行预处理。这个过程包括标准化、降噪、二值化等。以 MNIST 数据集为例，可以使用以下代码实现图片二值化：

import cv2

# load image
image = cv2.imread("image.png")

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# binary thresholding
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

3. 特征提取

提取图像的特征是 OCR 的核心部分。在本文中，我们使用手写数字的 Hu 矩作为特征。

import cv2

# load image
image = cv2.imread("image.png")

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# binary thresholding
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# calculate hu moments
moments = cv2.moments(binary)
hu_moments = cv2.HuMoments(moments)
hu_moments = -np.sign(hu_moments) * np.log10(np.abs(hu_moments))

4. 训练模型

训练模型是实现 OCR 的关键步骤。常见的方法是使用机器学习算法，如支持向量机 (SVM)、k最近邻 (kNN) 等。以 SVM 为例，可以使用以下代码进行训练：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# load data
data = np.load("data.npz")
X_train = data["X_train"]
y_train = data["y_train"]

# train svm model
model = svm.SVC(kernel="linear", C=1)
model.fit(X_train, y_train)

5. 测试与评估

在训练完成后，可以使用测试数据对模型进行评估。可以计算准确率、精确度、召回率等指标。

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# load data
data = np.load("data.npz")
X_test = data["X_test"]
y_test = data["y_test"]
classes = data["classes"]

# load svm model
model = svm.SVC(kernel="linear", C=1)
model.load("model.pkl")

# predict
y_pred = model.predict(X_test)

# calculate accuracy
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)

结论

手写数字 OCR 是计算机视觉的重要应用之一，其性能与数据集、特征提取与机器学习算法的选择密切相关。本文介绍了使用开放式CV实现手写数字 OCR 的步骤，包括数据集获取、预处理、特征提取、模型训练与测试。希望对初学者有所帮助。