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day11 - 手写数字笔迹细化

手写数字笔迹细化

对于手写数字识别实验中,经常会遇到因为笔迹较粗导致误识别的情况,所以我们通常会先将笔迹进行细化,笔迹变细以后,数字的特征会更明显,后续进行识别的准确率就会更高。

例如数字7 和 1 ,因为书写习惯的不同,在识别图像如果使用原始图像,笔迹较粗,经常会识别错误,但是经过腐蚀操作,笔迹变细以后,会很容易将二者区分开。

请添加图片描述

本期我们重点学习图像的腐蚀操作,通过图像腐蚀来将手写数字的笔迹进行细化。

完成本期内容,你可以

  • 了解图像腐蚀的原理和应用

  • 掌握使用图像腐蚀进行图像处理

若要运行案例代码,你需要有:

  • 操作系统:Ubuntu 16 以上 或者 Windows10

  • 工具软件:VScode 或者其他源码编辑器

  • 硬件环境:无特殊要求

  • 核心库:python 3.6.13, opencv-contrib-python 3.4.11.39,opencv-python 3.4.2.16

点击下载源码


腐蚀

OpenCV将腐蚀封装成了cv2.erode()方法。

函数原型:dst = cv2.erode(src, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue)
dst为输出图像。

参数描述如下:

  • src:被处理的图像
  • kernel:腐蚀使用的核
  • anchor:可选参数,锚点的位置
  • iterations:可选参数,腐蚀操作的迭代次数,默认值为1
  • borderType:可选参数,边界样式,建议采用默认值
  • borderValue:可选参数,边界值,建议采用默认值

具体步骤

1. 创建项目结构

创建项目名为手写数字笔迹细化,项目根目录下新建code文件夹储存代码,新建dataset文件夹储存数据,项目结构如下:

手写数字笔迹细化                          # 项目名称
├── code                               # 储存代码文件
├── dataset                            # 储存数据文件

注:如项目结构已存在,无需再创建。

2. 使用腐蚀操作对数字 7 进行处理

  1. code文件夹下创建number_7.py文件;
  2. 导入所需的库,OpenCV、numpy;
  3. 读取dataset文件夹下的7.png图片,并进行展示;
  4. 创建一个13*13的都为1 的数组作为滤波核;
  5. 对图像进行腐蚀处理,并展示结果;

代码实现

# 导入OpenCV、numpy
import cv2
import numpy as np# 读取图像
img = cv2.imread("../dataset/7.png")
cv2.imshow("original",img)# 创建13*13的都为1的数组作为核
k = np.ones((13, 13), np.uint8)
# 进行腐蚀操作
dst = cv2.erode(img, k)
cv2.imshow("erode",dst)cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

请添加图片描述

效果截图

3. 使用腐蚀操作对数字 1 进行处理

  1. code文件夹下创建number_1.py文件;
  2. 导入所需的库,OpenCV、numpy;
  3. 读取dataset文件夹下的1.png图片,并进行展示;
  4. 创建一个13*13的都为1 的数组作为滤波核;
  5. 对图像进行腐蚀处理,并展示结果;

代码实现

# 导入OpenCV、numpy
import cv2
import numpy as np# 读取图像
img = cv2.imread("../dataset/1.png")
cv2.imshow("original",img)# 创建13*13的都为1的数组作为核
k = np.ones((13, 13), np.uint8)
# 进行腐蚀操作
dst = cv2.erode(img, k)
cv2.imshow("erode",dst)cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

请添加图片描述

效果截图

经过腐蚀操作之后,图像的笔迹明显变细,数字的结构特征也更为明显,更有助于后续的处理和识别。

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