深度学基本的手写数字识别,应用到自己的图片上。 首先我们要将自己的图片做成数据集的格式。也就是每个数字是28x28的像素点,并转成灰度,这些可以用cv库来实现也可以用其他的来实现,最主要是要使图片与数据集里的图片一样。首先了解一个概念,黑色背景的像素是0,白色(其实是灰度图是1-255的)是非0, # 那么从行开始,我们计算将每一行的像素值加起来,如果都是黑色的那么和为0(当然可能有噪点,我们可以设置个阈值将噪点过滤), # 有字体的行就非0,依次类推,我们再根据这个图来筛选边界就可以得出行边界值 # 有了上面的概念,我们就可以通过行列扫描,根据0 , 非0,非0 … 非0,0这样的规律来确定行列所在的点来找出数字的边框了 # 根据长向量找出顶点
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