如何在 OpenCV-Python 中构建强大的数字识别 OCR 系统？

2024-03-12 17:04:24

用 OpenCV-Python 构建强大的数字识别 OCR 系统

简介

数字识别光学字符识别 (OCR) 是一项重要的技术，可以将手写或打印的数字图像转换为计算机可读的文本。在当今数字化的世界中，OCR 在各种应用中发挥着至关重要的作用，例如文档扫描、银行支票处理和图像分类。本文将指导你使用强大的 OpenCV-Python 库构建一个数字识别 OCR 系统。

数据准备

OCR 系统的关键是拥有一个高质量的数据集。收集大量手写数字图像，确保每个数字都有足够的样本。将图像存储为 PNG 或 JPG 格式，并将其保存在同一个文件夹中。此外，创建一个文本文件，其中包含每张图像的文件名和相应的数字标签。

模型训练

使用 OpenCV 中的 KNN（k-近邻）算法训练模型。KNN 是一种机器学习算法，可通过将新数据点与训练数据中的 k 个最相似点进行比较来进行预测。加载数据文件并将其转换为 NumPy 数组，将样本和响应拆分为两个单独的数组。然后，创建 KNN 模型并使用训练数据对其进行训练。

模型预测

训练模型后，你可以使用它来识别新数字。加载新数字图像并将其转换为 NumPy 数组。使用 findNearest() 方法，模型会找到训练数据集中最相似的 k 个数据点。预测结果将是这些相邻数据点的多数标签。

SVM 替代方案

除了 KNN，你还可以使用 OpenCV 中的 SVM（支持向量机）算法进行数字识别。SVM 是一种强大的机器学习算法，特别适合处理分类问题。与 KNN 类似，加载数据并将其转换为 NumPy 数组，然后使用 SVM_create() 方法创建 SVM 模型。使用训练数据对模型进行训练，然后使用 predict() 方法进行预测。