digit-detection-recognition:使用AdaBoost和SVM检测并识别图像中的数字

数字检测与识别 它是什么？ 使用AdaBoost和SVM进行数字检测和识别。 这个怎么运作 训练级联分类器进行检测。 对classifier/cascade.xml的级联分类器进行了10个阶段的7000个正样本和9000个负样本的训练。 使用MNIST数据库训练SVM。 检测图像中的数字。 对于每个检测到的区域，将它们缩放到与MNIST中的样本相同的大小，然后使用训练有素的SVM识别（分类）数字。 为了获得更好的结果，我们可以先用动量校正图像，然后使用HOG描述符进行测试。 依存关系 这些脚本需要python 2.7+和以下库才能运行： 枕头（〜2.8.1） numpy的（〜1.9.0） python-opencv（〜2.4.11） scikit-learn（〜0.15.2）安装所有它们的最简单方法是安装 。 如果您无法安装python（x，y），则可以分别安装pytho