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手写体识别(Optical Character Recognition, OCR)是一项重要的图像处理任务,它涉及将手写的字符或文本转换为可供计算机处理的数字形式。在本文中,我们将介绍如何使用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法来完成手写体识别任务。
首先,我们需要准备一个适当的数据集,其中包含手写数字的图像和相应的标签。在本例中,我们将使用MNIST数据集,该数据集是一个流行的手写数字识别数据集,包含了大量的手写数字图像和相应的标签。
接下来,我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现手写体识别。下面是完整的代码:
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取MNIST数据集
mnist = cv2.imread
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