利用Python进行数字识别_python数字识别

思路
通过Python实现KNN算法。而KNN算法就是K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。详情可在上一篇文章开头有介绍：
https://www.jianshu.com/p/bddf84a60efc
转载请注明出处：Michael孟良

准备
在Java项目里写了一个RGBUtils的class，将32x32像素的图片全部数字化输出：

package com.yml.common;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class RGBUtils {

public static void main(String[]args){
    try {
        BufferedImage bi = ImageIO.read(new File("D:\\workspace\\Utils\\src\\com\\yml\\common\\9_1.png"));
        String picString = "";
        for (int i = 0; i < 32; i++) {
            for (int j = 0; j < 32; j++) {
                picString += getRGB(bi, j, i);
            }
            picString += "\r\r\n";
        }
        System.out.println(picString);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}
public static int getRGB(BufferedImage image, int x, int y) {
    int[] rgb = null;
    if (image != null && x < image.getWidth() && y < image.getHeight()) {
        rgb = new int[3];
        int pixel = image.getRGB(x, y);
        rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
        rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
        rgb[2] = (pixel & 0xff);
    }
    if(null!=rgb&&255==rgb[0]&&255==rgb[1]&&255==rgb[2]){
        return 0;
    }else{
        return 1;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

}
这是我在PS新建的32x32像素的数字9：
数字9

黑色是1白色是0，执行上述java类后得到
数字9

JAVA代码：https://github.com/MichaelYipInGitHub/PythonTest/blob/master/com/test/knn/JavaUtils/RGBUtils.java
要放到java项目里跑
如此这般我写了三个字一个5两个9，将他们变成TXT文件再TestData文件夹下

代码（Python）

coding:utf-8

import os
import numpy as np

此方法将每个文件中3232的矩阵数据，转换到11024一行中

from com.test.knn.KNNArcheyTest import classify

def img2vector(filename):
# 创建一个1行1024列的矩阵
returnVect = np.zeros((1, 1024))
# 打开当前的文件
fr = open(filename, “rb”)
# 每个文件中有32行，每行有32列数据，遍历32个行，将32个列数据放入1024的列中
for i in range(32):
lineStr = fr.readline()
for j in range(32):
returnVect[0, 32 * i + j] = int(lineStr[j])
return returnVect

def IdentifImg():
labels = []
# 读取训练集 TrainData目录下所有的文件和文件夹
trainingFileList = os.listdir(‘TrainData’)
m = len(trainingFileList)
# zeros((m,1024)) 返回一个m行 ，1024列的矩阵，默认是浮点型的
trainingMat = np.zeros((m, 1024))
for i in range(m):
# 获取文件名称 0_0.txt
fileNameStr = trainingFileList[i]
# 获取文件除了后缀的名称
fileStr = fileNameStr.split(’.’)[0]
# 获取文件"数字"的类别
classNumStr = int(fileStr.split(’’)[0])
labels.append(classNumStr)
# 构建训练集, img2vector 每个文件返回一行数据 1024列
trainingMat[i, :] = img2vector(‘TrainData/%s’ % fileNameStr)
# 读取测试集数据
testFileList = os.listdir(‘TestData’)
errorCount = 0.0
mTest = len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr = testFileList[i] #0_0.txt
fileStr = fileNameStr.split(’.’)[0]
classNumStr = int(fileStr.split(’’)[0])
vectorUnderTest = img2vector(‘TestData/%s’ % fileNameStr)
classifierResult = classify(vectorUnderTest, trainingMat, labels, 5)
print(“识别出的数字是: %d, 真实数字是: %d” % (classifierResult, classNumStr))
if (classifierResult != classNumStr):
errorCount += 1.0
print("\n识别错误次数 %d" % errorCount)
errorRate = errorCount / float(mTest)
print("\n正确率: %f" % (1 - errorRate))

if name == ‘main’:
IdentifImg()
思路
首先将32x32像素的图片转变成一行1024（=32x32）空间坐标，其实就相当于一个1024维的空间。TainData 里面有两千条数据就相当于有两千个点。
我们新建一个方法叫classify，就是把我们要测试的点放到训练数据空间里，看离他最近的k个点是什么值，这里我们K设置为5

normData 测试数据集的某行， dataSet 训练数据集 ，labels 训练数据集的类别，k k的值

def classify(normData, dataSet, labels, k):
# 计算行数
dataSetSize = dataSet.shape[0]
# print (‘dataSetSize 长度 =%d’%dataSetSi ； vzvz ze)
# 当前点到所有点的坐标差值 ,np.tile(x,(y,1)) 复制x 共y行 1列
diffMat = np.tile(normData, (dataSetSize, 1)) - dataSet
# 对每个坐标差值平方
sqDiffMat = diffMat ** 2
# 对于二维数组 sqDiffMat.sum(axis=0)指 对向量每列求和，sqDiffMat.sum(axis=1)是对向量每行求和,返回一个长度为行数的数组
# 例如：narr = array([[ 1., 4., 6.],
# [ 2., 5., 3.]])
# narr.sum(axis=1) = array([ 11., 10.])
# narr.sum(axis=0) = array([ 3., 9., 9.])
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
# 欧式距离 最后开方
distance = sqDistances ** 0.5
# x.argsort() 将x中的元素从小到大排序，提取其对应的index 索引，返回数组
# 例： tsum = array([ 11., 10.]) ---- tsum.argsort() = array([1, 0])
sortedDistIndicies = distance.argsort()
# classCount保存的K是魅力类型 V:在K个近邻中某一个类型的次数
classCount = {}
for i in range(k):
# 获取对应的下标的类别
voteLabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
# 给相同的类别次数计数
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
# sorted 排序 返回新的list
# sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
我之前写的3的数字也变成1024维空间的点，选择最近的五个点进行判断。

输出结果

原来图片

代码
https://github.com/MichaelYipInGitHub/PythonTest/blob/master/com/test/knn/IdentifImg.py

总结
1.Python没用封装KNN 算法， 因为太简单，可以直接手写。
2.从图片上看， 我用粗笔写的数字能识别到，细笔写的就识别不到，这可能与我的训练数据多为粗笔字体。
3.数字识别可以引申到动物识别，人物识别，不过他们用的像素不只是0和1，数据会更加庞大， 算法更加复杂。

作者：Michael孟良
链接：https://www.jianshu.com/p/eea94034e3be
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。