DFT的matlab源代码使用LeapMotion和OpenCV进行手写识别
这是我图像处理中的最后一个项目。
Leap
Motion获取的数据将使用KNN搜索进行分类。
阶段1:在现有数据中使用它(opencv
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samples
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python2
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data中的digits.png文件)代码基于:
第2阶段:从用户中提取数据作为训练集。
运行离线版本阶段3:运行在线版本,实时提取测试数据
档案:
test_dft:为从Leap提取的数据提取DFT系数。
knn_OpenCV:如何使用通过随机生成的2D点的OpenCV
API使用knn的示例。
test_knn:使用来自opencv
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samples
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python2
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data文件夹文件中的手写数字测试KNN算法(来自OpenCV)。
main_LOOCV:该程序运行项目的脱机版本。
通过选择一些数字并将其存储在名称格式不同的名为2D_Data的文件夹中(检查文件夹和cpp文件),它会训练kNN分类系统,并使用LOOCV方法(不进行交叉验证)来计算性能:此程序运行项目的在线版本。
使用与脱机版本相同的格式的训练集。
一旦
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