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辨識手寫數字

這篇教學會使用 Keras 搭配 NumPy 訓練手寫數字模型,再搭配 OpenCV KNN 演算方法 ( cv2.ml.KNearest_load ),即時辨識出手寫的阿拉伯數字。

快速導覽:

因為程式中的 OpenCV 會需要使用鏡頭或 GPU,所以請使用本機環境 ( 參考:使用 Python 虛擬環境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 進行實作 ( 參考:使用 Anaconda ) ,並安裝 OpenCV 函式庫 ( 參考:OpenCV 函式庫 )。

什麼是 KNN 演算法?

KNN 演算法的全名為 K Nearest Neighbor,也稱為 K-近鄰演算法,是機器學習中的一種演算法,意思是尋找 k 個最接近「某分類」的鄰居,透過這些鄰居來投票,以多數決定這個分類代表什麼,舉例來說,小明住的地方有 100 個鄰居,小明生了一個小孩不知道要叫什麼名字,於是一一詢問鄰居的意見,最後以多數鄰居的意見作為小孩的命名。

參考:K-近鄰演算法

以下圖為例,測試樣本 ( 綠色圓形 ) 在 k=3 ( 實線圓圈 ) 的狀態下,會被分配給紅色三角形 ( 因為紅色比較多 ),如果 k=5 ( 虛線圓圈 ) 的狀態下,會被分配給藍色正方形,何選擇一個最佳的 K 值取決於資料內容。一般情況下,在分類時較大的 K 值能夠減小雜訊的影響,但會使類別之間的界限變得模糊。

Python 教學 - AI 影像辨識 - Keras - KNN - OpenCV 什麼是 KNN 演算法?

安裝 Keras

Keras 是一個開放原始碼,可以進行神經網路學習的 Python 函式庫,在 2017 年,Google TensorFlow 的核心庫加入支援 Keras 的功能,爾後 Keras 常常會和 TensorFlow 互相搭配使用,許多功能也都必須建構在 TensorFlow 的基礎上運作。

參考「Jupyter 安裝 Tensorflow」文章,安裝 TensorFlow 後,就會一併安裝 Keras,簡單步驟說明如下 ( 如果已經安裝完成可略過此部分 ):

訓練手寫數字模型

訓練手寫數字模使用 keras 內建的「MNIST 手寫字符數據集」進行訓練,數據集內分成「訓練集」和「測試集」,訓練集有 60,000 張 28x28 像素灰度圖像,作為深度學習與訓練模型使用,測試集內有 10,000 同規格圖像,作為測試訓練模型使用,訓練後可以辨識手寫數字 0~9,下圖為訓練集的其中一部份手寫數字影像。

參考:MNIST 手寫字符數據集

Python 教學 - AI 影像辨識 - Keras - KNN - OpenCV 訓練手寫數字模型

下方的程式碼執行後會進行模型訓練,訓練後會將模型儲存為 mnist_knn.xml ( 檔案大小約 200~250 MB ),儲存後會使用測試集進行測試,測試過程需要耗費幾分鐘的時間 ( 範例的測試結果準確度為 96.88% ),如果不想測試也可移除該部分程式碼,直接訓練與儲存模型。

import cv2
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras import utils

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()  # 載入訓練集

# 訓練集資料
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)  # 轉換資料形狀
x_train = x_train.astype('float32')/255         # 轉換資料型別
y_train = y_train.astype(np.float32)

# 測試集資料
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)     # 轉換資料形狀
x_test = x_test.astype('float32')/255           # 轉換資料型別
y_test = y_test.astype(np.float32)

knn=cv2.ml.KNearest_create()                    # 建立 KNN 訓練方法
knn.setDefaultK(5)                              # 參數設定
knn.setIsClassifier(True)

print('training...')
knn.train(x_train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, y_train)  # 開始訓練
knn.save('mnist_knn.xml')                       # 儲存訓練模型
print('ok')

print('testing...')
test_pre = knn.predict(x_test)                  # 讀取測試集並進行辨識
test_ret = test_pre[1]
test_ret = test_ret.reshape(-1,)
test_sum = (test_ret == y_test)
acc = test_sum.mean()                           # 得到準確率
print(acc)

根據模型,辨識手寫數字

已經訓練好 xml 模型檔後,就可以開始進行辨識,下方的程式碼會先取出一個正方形的區域,將這個區域的像素做二值化黑白的轉換 ( 因為手寫字通常是白底黑字,要轉換成黑底白字 ),轉換後將尺寸縮小到 28x28 進行辨識,就能得到手寫字的辨識結果,同時也會將辨識的影像顯示在原本影像的右上角。

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)                     # 啟用攝影鏡頭
print('loading...')
knn = cv2.ml.KNearest_load('mnist_knn.xml')   # 載入模型
print('start...')
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()
while True:
    ret, img = cap.read()
    if not ret:
        print("Cannot receive frame")
        break
    img = cv2.resize(img,(540,300))          # 改變影像尺寸,加快處理效率
    x, y, w, h = 400, 200, 60, 60            # 定義擷取數字的區域位置和大小
    img_num = img.copy()                     # 複製一個影像作為辨識使用
    img_num = img_num[y:y+h, x:x+w]          # 擷取辨識的區域

    img_num = cv2.cvtColor(img_num, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # 顏色轉成灰階
    # 針對白色文字,做二值化黑白轉換,轉成黑底白字
    ret, img_num = cv2.threshold(img_num, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    output = cv2.cvtColor(img_num, cv2.COLOR_GRAY2BGR)     # 顏色轉成彩色
    img[0:60, 480:540] = output                            # 將轉換後的影像顯示在畫面右上角

    img_num = cv2.resize(img_num,(28,28))   # 縮小成 28x28,和訓練模型對照
    img_num = img_num.astype(np.float32)    # 轉換格式
    img_num = img_num.reshape(-1,)          # 打散成一維陣列資料,轉換成辨識使用的格式
    img_num = img_num.reshape(1,-1)
    img_num = img_num/255
    img_pre = knn.predict(img_num)          # 進行辨識
    num = str(int(img_pre[1][0][0]))        # 取得辨識結果

    text = num                              # 印出的文字內容
    org = (x,y-20)                          # 印出的文字位置
    fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX     # 印出的文字字體
    fontScale = 2                           # 印出的文字大小
    color = (0,0,255)                       # 印出的文字顏色
    thickness = 2                           # 印出的文字邊框粗細
    lineType = cv2.LINE_AA                  # 印出的文字邊框樣式
    cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness, lineType) # 印出文字

    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)  # 標記辨識的區域
    cv2.imshow('oxxostudio', img)
    if cv2.waitKey(50) == ord('q'):
        break     # 按下 q 鍵停止
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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matplotlib 圖表

matplotlib 教學導讀 matplotlib 函式庫 Figure 和 Axes Figure 參數設定 建立多個子圖表 設定圖表標籤 設定座標軸位置 設定座標軸刻度文字 資料文字標記 加入顏色對照表 使用極座標系統 使用 3D 圖表 圖表顯示中文 下載儲存圖表 顯示圖片 製作圖表動畫 ( 圖表 ) 折線圖 ( 圖表 ) 散布圖 ( 圖表 ) 長條圖 ( 圖表 ) 圓餅圖 ( 圖表 ) 甜甜圈圖 ( 圖表 ) 等高線圖 ( 圖表 ) 階梯折線圖 ( 圖表 ) 堆疊折線圖 ( 圖表 ) 堆疊長條圖 ( 圖表 ) 極座標長條圖 ( 圖表 ) 極座標散布圖 ( 圖表 ) 3D 柱狀長條圖 ( 圖表 ) 3D 散布圖

Tkinter 介面設計

Tkinter 教學導讀 建立 Tkinter 視窗 Label 標籤 Button 按鈕 Radiobutton 單選按鈕 Checkbutton 複選按鈕 Entry 單行輸入框 Text 多行輸入框 Listbox 列表選擇框 OptionMenu 下拉選單 Scale 數值調整滑桿 Spinbox 數值調整元件 Frame 框架 LabelFrame 標籤框架 Scrollbar 滾動條 Canvas 畫布 Menu 選單 Messagebox 訊息提示框 Photoimage 顯示圖片 ttk.Progressbar 進度條 ttk.Combobox 下拉選單 Pack 基本版面佈局 Grid 格狀版面佈局 Place 位置版面佈局 範例 - Label 製作時鐘 範例 - 點擊按鈕開檔案 範例 - 開啟多個檔案 範例 - 開啟並壓縮檔案 範例 - 開啟並顯示圖片 範例 - 調整圖片亮度對比 範例 - 簡單計算機 範例 - 發送 LINE Notify

PyQt5 介面設計

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PyQt6 教學導讀 PyQt6 函式庫 PyQt6 和 PyQt5 的差異 建立 PyQt6 視窗 QLabel 標籤 QPushButton 按鈕 QRadioButton 單選按鈕 QCheckBox 複選按鈕 QGraphicsView 顯示圖片 QLineEdit 單行輸入框 QTextEdit 多行輸入框 QListWidget 列表選擇框 QComboBox 下拉選單 QSpinBox 數值調整元件 QTimeEdit 時間調整元件 QDateEdit 日期調整元件 QSlider 數值調整滑桿 QProgressBar 進度條 QFileDialog 選擇檔案視窗 QMessageBox 對話視窗 QInputDialog 輸入視窗 QMenuBar 視窗選單 QTimer 定時器 QThread 多執行緒 QtCore.pyqtSignal 信號傳遞 QtMultimedia 播放聲音 QPainter 繪圖 QPainter 繪圖 ( QPen ) QPainter 繪圖 ( 儲存圖片 ) QSS 樣式設定 QWebEngineView 網頁顯示 Layout 佈局 ( 垂直水平 ) Layout 佈局 ( Grid 網格 ) Layout 佈局 ( Form 表單 ) 偵測滑鼠事件 偵測鍵盤與快速鍵組合 偵測與控制視窗 視窗中開啟新視窗 顯示圖片的三種方法 顯示 Matplotlib 圖表 顯示 Pillow 圖片 顯示 OpenCV 圖片和影片 範例 - 世界時鐘 範例 - 簡單計算機 範例 - 儲存檔案為壓縮檔 範例 - 發送 LINE Notify 範例 - 電腦攝影機 範例 - 攝影機拍照錄影 範例 - 簡單錄音機 範例 - 小畫家 範例 - 開啟圖片轉檔儲存 範例 - 調整圖片亮度對比

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