学习OpenCV4基于OpenCV的手写数字识别

Posted 2023-03-15 计算机视觉与OpenCV

本内容分享于课程《OpenCV入门精讲（C++/Python双语教学）》，地址：

OpenCV入门精讲（C++/Python双语教学）

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C++进阶学习

OpenCV课程中还有很多有趣且实用的案例，这些案例都以C++和Python两种语言实现，对其中的代码都有详细的讲解。

基于OpenCV的手写数字识别案例从’digits.png’加载手写数字识别的数据集，然后训练一个SVM和KNearest 分类器并评估它们的准确率。
数据集会经过如下的预处理:

• 基于图像的矩去扭曲 (参见函数deskew())
• 数字图像被分割成4个10x10的cells和16个bin，为每个bin计算定向梯度直方图
• 使用Hellinger度量将直方图转换为space(see [1] (RootSIFT))

代码如下

int main(int /* argc */, char *argv[])

    help(argv);

    vector<Mat> digits; // 训练数据
    vector<int> labels; // 标签

    // 加载训练数据和标签
    load_digits(DIGITS_FN, digits, labels);

    cout << "preprocessing..." << endl;

    // 数据打乱
    shuffle(digits, labels);

    vector<Mat> digits2;

    // 扭曲图像
    for (size_t i = 0; i < digits.size(); i++)
    
        Mat deskewed_digit;
        deskew(digits[i], deskewed_digit);
        digits2.push_back(deskewed_digit);
    

    Mat samples;

    // 预处理求hog算子
    preprocess_hog(digits2, samples);
    // imshow("samples", samples);
    // waitKey(0);

    // 90%的数据做训练集
    int train_n = (int)(0.9 * samples.rows);
    Mat test_set;

    // 存储测试数据
    vector<Mat> digits_test(digits2.begin() + train_n, digits2.end());
    // 马赛克式将小图像拼成大图像
    mosaic(25, digits_test, test_set);
    imshow("test set", test_set);
    imwrite("test_image.jpg", test_set);

    // 训练数据和测试数据划分
    Mat samples_train = samples(Rect(0, 0, samples.cols, train_n));
    Mat samples_test = samples(Rect(0, train_n, samples.cols, samples.rows - train_n));
    vector<int> labels_train(labels.begin(), labels.begin() + train_n);
    vector<int> labels_test(labels.begin() + train_n, labels.end());

    Ptr<ml::KNearest> k_nearest;
    Ptr<ml::SVM> svm;
    vector<float> predictions;
    Mat vis;

    // K最近邻算法
    cout << "training KNearest..." << endl;
    k_nearest = ml::KNearest::create();
    // 模型训练
    k_nearest->train(samples_train, ml::ROW_SAMPLE, labels_train);

    // KNearest做结果预测
    k_nearest->findNearest(samples_test, 4, predictions);
    // 模型评估，计算错误率
    evaluate_model(predictions, digits_test, labels_test, vis);
    imshow("KNearest test", vis);
    imwrite("KNearest-test.jpg", vis);
    k_nearest.release();

    // SVM算法
    cout << "training SVM..." << endl;
    svm = ml::SVM::create();
    svm->setGamma(5.383);
    svm->setC(2.67);
    svm->setKernel(ml::SVM::RBF);
    svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
    svm->train(samples_train, ml::ROW_SAMPLE, labels_train);

    // predict digits with SVM
    svm->predict(samples_test, predictions);
    evaluate_model(predictions, digits_test, labels_test, vis);
    imshow("SVM test", vis);
    imwrite("SVM-test.jpg", vis);
    cout << "Saving SVM as \\"digits_svm.yml\\"..." << endl;
    // 训练的结果保存
    svm->save("digits_svm.yml");
    svm.release();

    waitKey();

    return 0;

训练结果如下：

KNearest  error: 2.80 %
SVM  error: 2.40 %

测试图片如下：

KNearest算法测试结果（红色标识为识别错误的结果）：

SVM算法测试结果（红色标识为识别错误的结果）：

更多学习可以参考图书：

《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》

《深度学习计算机视觉实战》