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  • 手写电脑苹果载将手写转化为文字软件 文字转手写 手写字怎么转换成文本 手写文字识别。 通过手机,把手写的文字转化成电子文字,无需任何扫描仪,只要手机拍照,马上就能将纸上文字提取到你手机上。拍照识别...

    手写电脑苹果  载 将手写转化为文字软件 文字转手写 手写字怎么转换成文本 手写文字识别。

         通过手机,把手写的文字转化成电子文字,无需任何的扫描仪,只要手机拍照,马上就能将纸上的文字提取到你的手机上。拍照识别文字就用这招!

          拍照识别文字,其实这项技术,也是借助于这几年AI的技术突飞猛进,目前图片的自动识别已经变得非常的容易了,通过拍照,就可以将我们传统的资料书籍马上变成电子文档中的文字。

          你只要使用手机,拍照,通过软件就可以自动识别出你拍照的图片里包含的文字,目前的AI技术发展,机器人已经能自动识别97%以上的准确度了。偶尔一些文字,技术没认出来的,你修改下就可以了。

        下面这个就是我们介绍的可以用来拍照识别的,界面如下,功能很多,各种识别都可以,你选择你需要识别的内容即可快速识别。在结果识别出来以后,你可以点击全部复制,将识别的结果复制发送给微信好友,或者点击发送到电脑上,一键直接发送到你的电脑里。

      除了我们日常生活中使用到拍照识别文字,在一些工作中我们也会遇到这样的情况,在各大企业都实现电子化办公以后,许多单位需要把一些过往的纸质版公文资料转换成电子档案,以便在需要时从电脑中调阅。但限于人力有限,无法全部一一录入,甚至也不太可能全部让人工来录入,不然工作量很大,而且录入也很枯燥,还容易出错,那么,如何把手头上的传统纸质资料快速地变成电子版?这就成了一个很现实的问题了。

        其实,用我们自己的手机就能实现了,通过手机拍照,然后使用软件程序通过将拍照的图片转为文字,就可以实现了,这些文字你可以粘贴到word文档里,做成word文稿发给其他同事,就这样轻松实现了将传统的资料转为电子文档或者电子书了。

       我们现在给大家介绍的这款软件就可以实现拍照识别图片中的文字,同时这款软件还实现了一些其他垂直行业的应用,你也许也能使用到的,比如增值税发票的自动识别功能,识别身份证,识别银行卡,拍照识别汽车、拍照识别植物和花卉等等功能,现在借助我们介绍的这个小程序就可以实现了。想要识别什么,选择就可以马上识别了!

         基于目前的AI技术发展,我们也正在不断的开发各种实用的功能,欢迎大家使用体验。如果有什么问题,或者需要开发其他更多的应用场景的,也欢迎联系我,我们这边可以为你开发。比如你这边有特定的纸质的表格文件,通过我们通用的文字识别,没有形成特定规则的文字,需要区分不同的表格的行和列等功能,我们都可以单独给你订制开发这样的功能。

     

    如需了解更多欢迎留言互动或者私信小编一起交流探讨 xwy7775 

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  • 3、能将中文简体、中文繁体、中文手写体、英文、韩文、日文图像文字转换成文本文字。 4、操作极其简单:CTRL+F5后直接屏幕截图、一键转换。 5、瞬间完成识别,仅需几秒钟。 6、无需安装,绿色版本,下载后直接使用...
  • 1、如果您喜欢某本纸质书籍或某篇文章,那么,只要用数码相机、手机或扫描仪将它拍下来,上传到电脑上,然后用该软件轻易的转换成文本文字; 2、您可以随时随地用数码相机、手机自由采集书籍、报刊、标牌、展板、...
  •  图文自由转软件直接截取图像,把图像里文字转换成文本文字(txt、doc等文本格式)。  其他功能  能将中文简体、中文繁体、中文手写体、英文、韩文、日文图像文字转换成文本文字。  您可以
  • 然后再转换成文本存储形式存储。例如,如下三张图是直接从TEXT文档中截取数字3,6,8。 基于pandas.numpy实现过程 首先从GitHub下载土耳其伊斯坦布尔大学E.Alpaydin和C.Kaynak创建数据集。...

    项目介绍
    我们要写一个可以识别0-9的手写体数字的python系统。需要识别的数字已经用图像处理软件处理过。如下图所示,具有相同的像素和形状:都是32像素×32像素的黑白图像。黑白像素分别由0和1表示. 然后再转换成文本存储形式存储。例如,如下三张图是直接从TEXT文档中截取的数字3,6,8。
    在这里插入图片描述

    基于pandas.numpy的实现过程

    首先从GitHub下载土耳其伊斯坦布尔大学的E.Alpaydin和C.Kaynak创建的数据集。https://raw.githubusercontent.com/zakkitao/database/master/trainingDigits.rar 将数据解压缩后发现有两个文件夹“trainingDigits”和“testDigits”. 里面分别有数据集中的1934个训练数据和946个测试数据。

    我们先建立一个函数,该函数能从两个文件夹下的任意TXT文件读取字符串,并转化成int格式存储到一个numpy.ndarray中。为了后续处理方便,我们将32行字符串首尾相连,拼接成了一个长度为1024的单行字符串。然后使用内置函数int()转化类型后存储到ndarray中。

    在这里插入图片描述
    我们已经知道每个文件由1024个0和1组成。可以通过标准库模块os中的函数os.listdir()得到文件夹下完整的文件列表。然后清点文件数量就很容易了。假设文件数量是m,将元组(m, 1024)传递给函数np.zeros()就可以得到一个训练矩阵,将来文件夹“trainingDigits”中的所有文件中的信息都需要保存到这个矩阵中。下面的代码通过循环调用img2vector()函数,依次将所有训练集中的文件转换成一维ndarray,然后存储到矩阵trainingMat中。调用np.array.shape方法可以看到该矩阵有1934行,1024列。
    在这里插入图片描述
    然后我们将上一步产生的文件名列表hwLabels(hand writing labels的缩写)转换为一个pandas.Series, 以便后面其他部分的使用。可以查看这个Series的头部和形状。
    在这里插入图片描述
    然后我们要写一个计算欧氏距离的函数,数学公式如下:
    在这里插入图片描述
    样本之间的距离根据该函数计算,下面是具体的代码实现。

    输入两个长度相等的简单float型列表,计算验证代码确实可以计算两个列表的距离。
    在这里插入图片描述
    然后我们写一个KNN的算法函数,该函数接受一个长度为1024的列表和一个k值。在函数内部会计算传入的列表和内置的二维array1中每一行的距离,然后使用标准库模块collections中的函数Counter()对这些距离排序,我们只需要取出最近的样本参数即可。
    在这里插入图片描述然后我们给函数knn()传入列表anon的第一个元素,返回值(4, 10)代表频率最高的标签是4,出现了10次。这说明距离样本anon[0] 最近的10个样本都是手写体4,那我们就可以断定,样本anon[0]就是4. 到这里,knn函数已经实现了手写功能。
    在这里插入图片描述
    然后,为了让程序更有意思,我们用列表推导式生成一个包括10个测试样本的列表。为了能重复该随机抽样,我们用numpy.random.seed()设定固定的随机数种子。我们想测试一下看946个待测试样本中随机抽取的10个样本knn函数的识别率如何。
    在这里插入图片描述
    然后我们从这个testList中的每个字符串提取出文件名,然后和文件目录合并,并传递给img2vector()函数。返回值就是文件内二进制数值的ndarray了。我们对这10个文件进行测试,发现有9个文件最近的10个样本都完全匹配,而只有一个样本“1_4.txt”发生了一次不匹配。但当我们最终使用“多数表决”的方法进行投票的时候,并不会影响knn函数对该样本的识别。可以看到该算法在训练数据集足够多的情况下非常好地实现了手写体的识别。
    在这里插入图片描述
    下面附上的是完整的代码。

    import numpy as np 
    import pandas as pd 
    import operator 
    from os import listdir 
    import math 
    from collections import Counter  
    
    def img2vector(filename):
        returnVect = np.zeros((1, 1024)) 
        fr = open(filename) 
        for i in range(32):
            lineStr = fr.readline()
            for j in range(32):
                returnVect[0, 32*i + j] = int(lineStr[j]) 
        return returnVect  
    
    hwLabels = []
    # 将数据集的文件名存储在一个列表中
    trainingFileList = listdir(r"D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits")  
    
    # m是目录中的文件数目 
    m = len(trainingFileList)
    # 创建一个m行1024列的训练矩阵,该矩阵的每一行存储一个图像 
    trainingMat = np.zeros((m,1024))     
    
    # 从文件名解析出分类数字,该目录的文件按照规则命名,
    # 如文件9_45.txt的分类是9,它是数字9的第45个实例
    
    for i in range(m):
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]   # take off '.txt' 
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) 
        hwLabels.append(classNumStr)    #类代码存储到变量hwLabels中 
    
        trainingMat[i,:] = img2vector(r'D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits/%s' 
    
            % fileNameStr) 
     
    
    '''part II starts from this line  '''
    # 输入两个由0和1组成的等长列表,计算两个数组的欧几里得距离 
    
    def distance(array1, array2):
        # assert len(array1) == len(array2) 
        container = [] 
        for i in range(len(array1)):
            var = pow(array1[i]-array2[i], 2) 
            container.append(var) 
        result = 0 
    
        for i in range(len(array1)): 
            result += container[i] 
        return math.sqrt(result)   
    
    target = pd.Series(data=hwLabels) 
    dataAttribute = pd.DataFrame(data=trainingMat)  
    
    def knn(array, k): 
        Sorting = [] 
        for i in range(m):
            array1 = list(dataAttribute.loc[i, :])
            array02 = array  
            temporary = distance(array1, array02)
            Sorting.append(temporary) 
    
        a = np.array(Sorting).argsort()
        labels = list(target[a[:k]])
        maxNum_sample = Counter(labels).most_common(1) 
        return maxNum_sample[0]  
    
    '''part III starts from this line '''
    np.random.seed(42) 
    path = r"D:\python\dataPy\harrington\testDigits"
    testFileList = listdir(path)  
    
    print(len(testFileList)) 
    # 从测试集的946个样本中随机抽取10个样本
    # 由于随机抽样的种子是固定的,所以可以得到固定的抽样集
    testList = [np.random.choice(testFileList) for _ in range(10)] 
    print(testList) 
    
     
    
    testArray = np.zeros((10,1024)) 
    
    for i in range(10):
        fileNameStr = testList[i] 
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        testArray[i,:] = img2vector(r'D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits/%s' 
            % fileNameStr) 
    
    for i in range(10):
        print(knn(list(testArray[i]), 10), end=' ') # k = 10 

    946
    [‘1_22.txt’, ‘4_63.txt’, ‘9_11.txt’, ‘2_87.txt’, ‘1_26.txt’, ‘0_73.txt’, ‘7_36.txt’, ‘0_27.txt’, ‘6_37.txt’, ‘1_4.txt’]

    (1, 10) (4, 10) (9, 10) (2, 10) (1, 10) (0, 10) (7, 10) (0, 10) (6, 10) (1, 9)

    基于sklean KNeighborsClassifier分类器的实现过程
    接下来我们尝试使用sklearn的neighbors模块解决该问题。我们先将trainingMat 和hwLabels分别转换成DataFrame和Series,然后使用pandas.concat()函数进行拼接,形成一个完整的DataFrame dataCon。然后我们可以很容易地取得特征数据和目标值数据。我们可以查看一下特征值和目标值的头部。

    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV   
    
    dataInit = pd.DataFrame(data=trainingMat)
    arr = pd.Series(data=hwLabels) 
    dataCon = pd.concat([dataInit, arr], axis=1, ignore_index=True) 
    print(dataCon)  
    
    # 获取特征值数据
    X = dataCon.iloc[:, :-1]
    # 获取目标值数据
    y = dataCon.iloc[:, -1:] 
    print(X[:5])
    print(y[:5])

    在这里插入图片描述
    然后我们使用train_test_split()函数将数据分割成训练集和测试集。然后调用KNeighborsClassifier实例化分类器。

    # 分割数据集,训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    , y, test_size=0.3, random_state=122)  
    
    # 实例化分类器
    knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) 
    knn.fit(X_train, np.ravel(y_train))

    然后我们使用sklearn.model_selection的GridSearchCV 进行交叉验证。第一次验证的时候,为了控制实验数量,我们将p值固定为6,而变化n_neighbors和weights. 从输出结果能看到最佳的weights参数是“distance”,而最优邻居数量是3.我们将这2个参数固定下来,然后再优化p值。

    param = {'n_neighbors': [i for i in range(3,10)], #k值选择
    weights':['distance','uniform'],      #权重计算方式
    p':[6]                                #选择计算公式
    }  
    # 实例化网格搜索交叉验证:3重交叉验证  scoring="f1"
    gs = GridSearchCV(estimator=KNeighborsClassifier(), param_grid=param,cv=3, n_jobs=-1, verbose=10)  
    
    # 实例化网格搜索交叉验证:3重交叉验证 
    # gc=GridSearchCV(knn, param_grid=parameters, cv=3, n_jobs=6)  
    # 训练数据建模:
    gs.fit(X_train, y_train)  
    
    # 最优模型
    mod = gs.best_estimator_
    print('最优模型:', mod) 

    最优模型:KNeighborsClassifier(algorithm=‘auto’, leaf_size=30, metric=‘minkowski’, metric_params = None, n_jobs =None, n_neighbors=3, p=6, weights=‘distance’)

    param = {'n_neighbors': [i for i in range(3,5)], #k值选择
    weights':['distance'],      #权重计算方式
    p':[i for i in range(6)]    #选择计算公式

    最优模型: KNeighborsClassifier(algorithm=‘auto’, leaf_size=30,
    metric=‘minkowski’, metric_params =None, n_jobs=None, n_neighbors=3, p=1, weights=‘distance’)

    从模型优化的最终结果来看,邻居数量下降到了3个,而权重方式选用“distance”。然后我们将交叉验证得到的最优模型输入到分类器KNeighborsClassifier的参数中,并在拟合之后使用该模型自带的评分函数knn.score()进行打分,可以看到该模型得分为0.969.这是一个不错的分数。

    # 实例化分类器
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance', algorithm='auto', leaf_size=30, p=1, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=-1)
    knn.fit(X_train, np.ravel(y_train)) 
    assess_model_score=knn.score(X_test, y_test)
    print('Test set score: {:2f}'.format(assess_model_score))

    Test set score: 0.969019
    然后,我们需要测试一下这个机器识别系统。我们同样使用固定的随机数种子,从testDigits文件夹中”随机”抽取10个文件,将这10个文件转换成10行1024列的DataFrame后使用knn.predict()函数进行预测,这次可以看到10个手写体同样全部预测成功。不过Sklearn算法不提供表决的细节。换句话说,我们不知道预测每个手写体文件的3张选票是怎样分布的。

    from os import listdir
    np.random.seed(42) 
    path = r"D:\python\dataPy\harrington\testDigits"
    testFileList = listdir(path)  
    testList = [np.random.choice(testFileList) for _ in range(10)] 
    print(testList) 
    # 新建一个和样本合并后尺寸相同的ndarray, 用来存放样本数据
    testArray = np.zeros((10,1024)) 
    for i in range(10):
        fileNameStr = testList[i] 
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        testArray[i,:] = img2vector(r'D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits/%s' 
     fileNameStr)  
    
    testFrame = pd.DataFrame(data=testArray)
    print(knn.predict(testFrame))

    [‘1_22.txt’, ‘4_63.txt’, ‘9_11.txt’, ‘2_87.txt’, ‘1_26.txt’, ‘0_73.txt’, ‘7_36.txt’, ‘0_27.txt’, ‘6_37.txt’, ‘1_4.txt’]
    [1 4 9 2 1 0 7 0 6 1]
    最后附上使用sklearn模块的KNN算法预测手写体的完整代码。

    import numpy as np 
    import pandas as pd 
    import operator
    import matplotlib.pyplot as plt 
    from os import listdir
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV   
    
    def img2vector(filename):
        returnVect = np.zeros((1, 1024)) 
        fr = open(filename) 
        for i in range(32):
            lineStr = fr.readline()
            for j in range(32):
                returnVect[0, 32*i + j] = int(lineStr[j]) 
        return returnVect  
    
    path = r"D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits\0_0.txt"
    test = img2vector(path) 
    
    hwLabels = []
    trainingFileList = listdir(r"D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits")   # load the training set
    
    m = len(trainingFileList)   # 目录中有多少文件
    trainingMat = np.zeros((m,1024))   # 创建一个m行1024列的训练矩阵,该矩阵的每一行存储一个图像
    
    # 从文件名解析出分类数字,该目录的文件按照规则命名,如文件9_45.txt的分类是9,它是数字9的第45个实例
    
    for i in range(m):
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]   # take off '.txt' 
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classNumStr)    #类代码存储到变量hwLabels中 
        trainingMat[i,:] = img2vector(r'D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits/%s' % fileNameStr)  
    
    target = np.array(hwLabels).reshape(-1, 1) 
    print(target) 
    print(target.shape)  
    
    # np.random.seed(42)
    dataInit = pd.DataFrame(data=trainingMat)
    arr = pd.Series(data=hwLabels)
    dataCon = pd.concat([dataInit, arr], axis=1, ignore_index=True) 
    print(dataCon)  
    
    # 获取特征值数据
    X = dataCon.iloc[:, :-1]
    # 获取目标值数据
    y = dataCon.iloc[:, -1:] 
    print(X[:5])
    print(y[:5])  
    
    # 分割数据集,训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    , y, test_size=0.3, random_state=122)  
    
    # X_train.shape : (1353, 1024) 
    # X_test.shape : (581, 1024) 
    
    # 实例化分类器
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance', algorithm='auto',leaf_size=30, p=1, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=-1) 
    
    knn.fit(X_train, np.ravel(y_train))   
    
    param = {'n_neighbors': [i for i in range(3,5)], #k值选择
    
    'weights':['distance'],      #权重计算方式
    
    'p':[i for i in range(6)]}   #选择计算公式
    
    # 实例化网格搜索交叉验证:3重交叉验证  scoring="f1"
    gs = GridSearchCV(estimator=KNeighborsClassifier(), param_grid=param,cv=3, n_jobs=-1, verbose=10) 
    
    # 实例化网格搜索交叉验证:3重交叉验证 
    gc=GridSearchCV(knn, param_grid=param, cv=3, n_jobs=-1) 
    
    # 训练数据建模:
    gs.fit(X_train, y_train)  
    
    # 最优模型
    mod = gs.best_estimator_
    print('最优模型:', mod) 
    
    assess_model_score=knn.score(X_test, y_test)
    print('Test set score:{:2f}'.format(assess_model_score))  
    
    np.random.seed(42)
    path = r"D:\python\dataPy\harrington\testDigits"
    testFileList = listdir(path)  
    
    testList = [np.random.choice(testFileList) for _ in range(10)] 
    print(testList)  
    
    testArray = np.zeros((10,1024)) 
    for i in range(10):
        fileNameStr = testList[i] 
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        testArray[i,:] = img2vector(r'D:\python\dataPy\harrington\trainingDigits/%s' 
    % fileNameStr)  
    
    testFrame = pd.DataFrame(data=testArray)
    print(knn.predict(testFrame))

    说明:

    本代码所使用的的软件及模块版本:
    开发环境:VSCode 1.44.2 JupyterLab 0.32.1
    pandas 0.23.0 scikit-learn 0.22.2 numpy 1.82.2

    展开全文
  • 需要识别数字已经使用图形处理软件,处理具有相同色彩和大小:宽高是32像素x32像素黑白图像。尽管采用本文格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们将图片转换文本格式。 数字的文本...

    目录

     

    KNN项目实战——手写数字识别

    1、数据集介绍

    2、准备数据:将图像转换为测试向量

    3、代码实现


    KNN项目实战——手写数字识别

    1、数据集介绍

    需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小:宽高是32像素x32像素的黑白图像。尽管采用本文格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们将图片转换为文本格式。

    数字的文本格式如下:

      

    数据集下载:

    trainingDigits训练集下载testDigits测试集下载

    这些文本格式存储的数字的文件命名也很有特点,格式为:数字的值_该数字的样本序号,如下:

    2、准备数据:将图像转换为测试向量

    将每个数字文件中32*32的二进制图像矩阵转换为1*1024的向量,作为一个样本输入。

    3、代码实现

    使用sklearn机器学习算法库中的KNN算法实现手写数字识别

    import numpy as np
    from os import listdir
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN
    
    
    """
    函数说明:将32x32的二进制图像转换为1x1024向量
    """
    def img2vector(filename):
        #创建1x1024零向量
        returnVect = np.zeros((1, 1024))
        #打开文件
        fr = open(filename)
        #按行读取
        for i in range(32):
            #读一行数据
            lineStr = fr.readline()
            #每一行的前32个元素依次添加到returnVect中
            for j in range(32):
                returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
        #返回转换后的1x1024向量
        return returnVect
    
    
    """
    函数说明:手写数字分类测试
    """
    def handwritingClassTest():
        #训练集的Labels
        hwLabels = []
        #返回trainingDigits目录下的文件名
        trainingFileList = listdir('trainingDigits')
        #返回文件夹下文件的个数
        m = len(trainingFileList)
        #初始化训练的Mat矩阵,训练集
        trainingMat = np.zeros((m, 1024))
        #从文件名中解析出训练集的类别
        for i in range(m):
            #获得文件的名字
            fileNameStr = trainingFileList[i]
            #获得分类的数字
            classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
            #将获得的类别添加到hwLabels中
            hwLabels.append(classNumber)
            #将每一个文件的1x1024数据存储到trainingMat矩阵中
            trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % (fileNameStr))
        #构建kNN分类器
        neigh =KNN(n_neighbors = 3, algorithm = 'auto')
        #拟合模型, trainingMat为训练矩阵,hwLabels为对应的标签
        neigh.fit(trainingMat, hwLabels)
        #返回testDigits目录下的文件列表
        testFileList = listdir('testDigits')
        #错误检测计数
        errorCount = 0.0
        #测试数据的数量
        mTest = len(testFileList)
        #从文件中解析出测试集的类别并进行 分类测试
        for i in range(mTest):
            #获得文件的名字
            fileNameStr = testFileList[i]
            #获得分类的数字
            classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
            #获得测试集的1x1024向量,用于训练
            vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % (fileNameStr))
            #获得预测结果
            classifierResult = neigh.predict(vectorUnderTest)
            print("分类返回结果为%d\t真实结果为%d" % (classifierResult, classNumber))
            if(classifierResult != classNumber):
                errorCount += 1.0
        print("总共错了%d个数据\n错误率为%f%%" % (errorCount, errorCount/mTest * 100))
    
    
    """
    函数说明:main函数
    """
    if __name__=='__main__':
        handwritingClassTest()

    结果输出:

     

     

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    以下内容来源于《Machine Learning in Action》

    使用k-近邻算法的手写识别系统
    (1) 收集数据:提供文本文件。
    (2) 准备数据:编写函数classify0(),将图像格式转换为分类器使用的list格式。
    (3) 分析数据:在Python命令提示符中检查数据,确保它符合要求。
    (4) 训练算法:此步骤不适用于k-近邻算法。
    (5) 测试算法:编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本,测试样本与非测试样本
    的区别在于测试样本是已经完成分类的数据,如果预测分类与实际类别不同,则标记
    为一个错误。
    (6) 使用算法:本例没有完成此步骤,若你感兴趣可以构建完整的应用程序,从图像中提
    取数字,并完成数字识别,美国的邮件分拣系统就是一个实际运行的类似系统。

    为了简单起见,这里构造的系统只能识别数字0到9。参见图2.6。需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色
    彩和大小①:宽高是32像素× 32像素的黑白图像。尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内
    存空间,但是为了方便理解,我们还是将图像转换为文本格式。
    在这里插入图片描述

    分类器

    #classify0()函数有4个输入参数:用于分类的输入向量是inX,输入的训练样本集为dataSet,
    #标签向量为labels,最后的参数k表示用于选择最近邻居的数目,其中标签向量的元素数目和矩
    #阵dataSet的行数相同。使用欧氏距离公式,计算两个向量点xA和xB之间的距离
    def classify0(inX,dataSet,labels,k):
        dataSetSize=dataSet.shape[0]
        diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet
        sqDiffMat=diffMat**2
        #np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1)的结果就是:array([3,6])
        #axis=0表示按列相加,axis=1表示按照行的方向相加
        sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)
        distances=sqDistances**0.5
        # x=np.array([1,4,3,-1,6,9])
        #x.argsort()
        #输出定义为y=array([3,0,2,1,4,5])
        #现argsort()函数是将x中的元素从小到大排列,提取其对应的index(索引),然后输出到y
        #x[3]=-1最小,所以y[0]=3,x[5]=9最大,所以y[5]=5。
        sortedDistIndicies=distances.argsort()
        classCount={}
        for i in range(k):
            votelLabel=labels[sortedDistIndicies[i]]
            classCount[votelLabel]=classCount.get(votelLabel,0)+1
        sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
        return  sortedClassCount[0][0]

    为了上述的分类器,我们必须将图像格式化处理为一个向量。我们将把一个32×
    32的二进制图像矩阵转换为1× 1024的向量。
    首先编写一段函数img2vector,将图像转换为向量:该函数创建1× 1024的NumPy数
    组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组
    中,最后返回数组。

    
    def img2vector(filename):
        returnVect=zeros((1,1024))
        fr=open(filename)
        for i in range(32):
            #这里是按行读取图像矩阵,每次读取一行并以字符串的形式存储在lineStr中。注意这里不能误使用readlines函数
            lineStr=fr.readline()
            for j in range(32):
                #利用行列关系逐个取出当前行的每一个字符,并转化为数字,构造出1*1024的向量。
                returnVect[0,32*i+j]=int(lineStr[j])
        return returnVect
    

    做个测试,看看是否读取成功

    testVector=img2vector('D:/study/machinelearninginaction/Ch02/testDigits/0_13.txt')
    print(testVector[0,0:31])

    在这里插入图片描述
    文件命名格式:
    在这里插入图片描述

    主程序

    def handWritingClassTest():
        hwLabels=[]
        #获取所有图片文件
        address='D:/study/machinelearninginaction/Ch02/'
        trainingFileList=listdir(address+'trainingDigits')
        m=len(trainingFileList) #获取文件中数量
        trainingMat=zeros((m,1024))
        #训练数据集
        for i in range(m):
            fileNameStr=trainingFileList[i]
            print("fileName: %s"%fileNameStr)
            fileStr=fileNameStr.split('.')[0]
            classNumStr=int(fileStr.split('_')[0])
            hwLabels.append(classNumStr)
            trainingMat[i,:]=img2vector(address+'trainingDigits/%s'%fileNameStr)
        testFileList=listdir(address+'testDigits')
        errorCount=0.0
        mTest=len(testFileList)
        #测试
        for i in range(mTest):
            fileNameStr=testFileList[i]
            fileStr=fileNameStr.split('.')[0]
            classNumStr=int(fileStr.split('_')[0])
            vectorUnderTest=img2vector(address+'testDigits/%s'%fileNameStr)
            classifierResult=classify0(vectorUnderTest,trainingMat,hwLabels,3)
            print("the classifier came back with :%d, the real answer is %d"%(classifierResult,classNumStr))
            if(classifierResult!=classNumStr):
                errorCount+=1.0
        print("\n the  total number of errors is %d"%errorCount)
        print(" the total error rate is %f"%(errorCount/float(mTest)))
    
    handWritingClassTest()

    实际使用这个算法时,算法的执行效率并不高。因为算法需要为每个测试向量做2000次距离
    计算,每个距离计算包括了1024个维度浮点运算,总计要执行900次,此外,我们还需要为测试
    向量准备2MB的存储空间。是否存在一种算法减少存储空间和计算时间的开销呢? k决策树就是
    k-近邻算法的优化版,可以节省大量的计算开销。

    展开全文
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