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Python数据分析:手写数字识别初步

Reducto / 1089人阅读

摘要:手写数字识别是图像处理的基础,首先需要安装,我们需要以管理员身份打开命令行并输入,如果提示需要更新,我们输入先更新,这时再安装就没问题了。

1.手写数字识别是python图像处理的基础,首先需要安装pillow,我们需要以管理员身份打开Windows命令行并输入pip install pillow,如果提示pip需要更新,我们输入python -m pip install --upgrade pip先更新pip,这时再安装pillow就没问题了。

2.首先我们需要引入和图片识别有关的库,输入from PIL import Image进行引入,引入后我们就可以打开要进行操作的图片了,这里需要用到Image中的open()函数和save()函数,open()函数用来打开文件,save()函数用来将图片保存为我们需要的格式。

3.然后我们需要确定图片的长和宽,调用size()函数可以返回一个以图片的宽和高为元素的元组,这时获取图片的宽和高就可以用元素下标的方式。

4.我们在识别时要得到一个用1标识出数字的文本文档,第一个图为我用电脑的画图随便写的数字6,第二个图是经过识别得出的文本文档,我们可以看出,第二个图中用1标出了手写体的数字6的形状。因此我们在数字识别的过程中需要知道每一个位置的rgb编码,这个调用getpixel()即可实现,我们知道,黑色的rgb编码的三个数的和为0,我们要得到一个用0和1标识出来的图像,只需在rgb编码数之和为0的位置写入1,其余不为0的位置写入0。

5.编码实现:

from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/21974/Desktop/handwrite.PNG")
im.save("C:/Users/21974/Desktop/handwrite.bmp")
df = open("C:/Users/21974/Desktop/practicePil.txt", "a")    #打开一个文本用于接下来的写入操作
width = im.size[0]
height = im.size[1]
for i in range(0, width):
    for j in range(0, height):
        k = im.getpixel((i, j))    #注意此处为两个括号,第二个括号内代表坐标为(i,j)处的色彩元素
        sum = k[0]+k[1]+k[2]    #rgb编码的三个数字相加
        if sum == 0:
            df.write("1")
        else:
            df.write("0")
    df.write("
")
df.close()

运行即可得到以0和1绘制的文本图像。

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