手写数字识别的实现方式很多。-C++-IT72.COM

手写数字识别的实现方式很多。

Home / C++ MrLee 2016-9-25 3571

【思路】
1.特征提取
将图像划分为5*5大小的区域，然后计算该区域内黑色（或白色）的像素点所占比例。
将需要测试的图像、用来分类的图像都进行特征提取。

shibie

2.计算当前的测试图像与用来分类的图像之间的欧氏距离。
3.找出欧式距离最小的值即为与当前测试图像最匹配的图像，即将该图像所代表的数字作为当前测试图像的结果。
4.为了处理上的方便，做了简化处理如下：
4.1仅仅选用10幅用来分类的图像。
在实际应用中，10幅图像远远是不够的。但是为了简化程序，这里仅仅选用10幅图像，即数字0~9每个数字仅仅选用了一个特征。
在实际系统内，当选用的特征图像越多时，系统的准确度越高。
4.2采用了最近邻。即选用欧式距离最小的图像作为当前测试图像的结果。
在实际系统中，往往需要采用K近邻，即选择最小的K个欧式距离，判断他们分别属于哪个类从而决定当前数字结果。
因为简化的原因，数字识别的正确率不是很高。但是基本能够满足学习的需求。
【部分代码】
该系统采用QT+OpenCV开发完成，部分代码如下：
【主类内变量及槽函数】

public:
    explicit MainWindow(QWidget *parent = 0);
    ~MainWindow();
    cv::Mat testImage,srcImage[10],tempImage;//testImage值要测试的数字图像，srcImage指已经有的用来实现分类的数字图像
    QImage img;
    float testFeature[25];//该数组用来存储待检测数字图像的特征值。
    float srcFeature[10][25];//用来存储原始数字图像的特征值。只有10个数字0~9的图像
    void getFeature(cv::Mat m,float a[25]);//这里定义一个获取图像特征的函数。
    float ouDistance(float a[25],float b[25]);
    float oDistance(float a[25],float b[25]);

private slots:
         void on_openLenaJpg_triggered();
         void on_exitSystem_triggered();
         void on_openCustomeFile_triggered();
         void on_restoreFile_triggered();
         void on_copyright_triggered();
         void on_about_triggered();
         void on_showImage_triggered();
         void on_showMessage_triggered();
         void on_ImageAndMessage_triggered();

【打开自定义路径待测图像】

void MainWindow::on_openCustomeFile_triggered()
{
    QString filename = QFileDialog::getOpenFileName(this,tr("Open Image"),"",tr("Image File(*.bmp *.jpg *.jpeg *.png)"));
    QTextCodec *code = QTextCodec::codecForName("gb18030");
    std::string name = code->fromUnicode(filename).data();
    testImage = cv::imread(name);
    if(!testImage.data)
    {
        QMessageBox msgBox;
        msgBox.setText(tr("未找到数据"));
        msgBox.exec();
    }
    else
    {
        cv::cvtColor(testImage,testImage,CV_BGR2RGB);
        img = QImage((const unsigned char*)(testImage.data),testImage.cols,testImage.rows, testImage.cols*testImage.channels(), QImage::Format_RGB888);
        ui->label1->clear();
        img=  img.scaled(ui->label1->width(), ui->label1->height());
        ui->label1->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
        //ui->processPushButton->setEnabled(true);
        //   ui->label1->resize(ui->label1->pixmap()->size());//设置当前标签为图像大小
        // ui->label1->resize(img.width(),img.height());
        //this->setWidget(label1);
    }
}

【图像特征提取：完成图像5*5=25个特征，每个特征表示该子区域内白像素个数】

void MainWindow::getFeature(cv::Mat m,float a[25])
{
    int M,N;  //用来存储图像m的宽高
    int i,j;
    M=m.cols;
    N=m.rows;
    for(i=0;i<25;i++)
        a[i]=0;
    //   QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(m.at<uchar>(188,88)), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
    for(i=0;i<M;i++)
        for(j=0;j<N;j++)
            if(m.at<uchar>(i,j)==255)
            {
                //   a[i/5*5+j/5]++;   //这里计算错误，不能放入对应的特征值内
                //    QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(5), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
                // a[M/i*5+N/j]++;
                //a[M/(i+1)*5+N/(j+1)]++;
                a[i/(M/5)*5+j/(N/5)]++;
                //   QMessageBox::information(NULL, "Title","add", QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
            }
    for(i=0;i<25;i++)
    {
        // QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(a[i]), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
        a[i]=a[i]/((M/5)*(N/5));
        //   QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(a[i]), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
        //    QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(5), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);

    }
    //  QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(a[5]), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
}

【欧氏距离计算，第二个函数是测试用的】

float MainWindow::ouDistance(float a[25],float b[25])   //这个函数居然忘记写MainWindow的类关系，调试好久，瀑布汗！
{
    int i;
    float distance=0;//开始忘记置零，出错呀！！！
    for(i=0;i<25;i++)
        distance+=(a[i]-b[i])*(a[i]-b[i]);
    distance=sqrt(distance);
    return distance;
}
float  MainWindow::oDistance(float a[25],float b[25])   //这个函数是ouDistance出问题时测试的，并没有用
{
    int i;
    float distance=0;   //开始忘记置零，出错呀！！！
    //,为了测试ouDistance函数，重写了oDistance发现问题，结果再次出现问题一直却一直在此函数修改。而调用函数用的还是ouDistance
    for(i=0;i<25;i++)
        distance+=(a[i]-b[i])*(a[i]-b[i]);
    distance=sqrt(distance);
    return distance;
}

【说明】

void MainWindow::on_copyright_triggered()
{
    QMessageBox::information(this,"版权",tr("本软件版权所有者为：天津职业技术师范大学。如果使用，请联系：lilizong#gmail"));
}
void MainWindow::on_about_triggered()
{
    QMessageBox::information(this,"关于",tr("本软件当前版本为1.0，由李立宗等人开发。如果有问题，欢迎联系：lilizong#gmail"));
    return;
}

【显示测试结果：一个图像、一个信息框】

void MainWindow::on_ImageAndMessage_triggered()
{
    int i;
    float min; //用来存储最小的欧式距离
    int mini;   //用来存储最小的欧氏距离的数字号。
    getFeature(testImage,testFeature);   //获取测试图像的特征值，并将其放到testFeature数组内。
    //  QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(testFeature[6]), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
    //测试当前的testFeature是否正常
    /*
    for(i=0;i<25;i++)
     QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(testFeature[i]), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
*/
    //  QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(testImage.rows), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
    for(i=0;i<10;i++)
    {
        QString filePath,fileName,allName;
        filePath="image//stand//";    //当前图像目录
        fileName=".bmp";       //当前图像的扩展名
        allName=filePath+"//"+QString::number(i)+fileName;  //i是文件名，使用QString::number(i)完成将其转换为QString类型，当前为数值型
        String s=allName.toStdString();    //转换为标准的字符串型，imread不识别QString类型
        srcImage[i] = cv::imread(s);
    }
    //以下部分用于测试上述代码是否能够将srcImage的值获取到。
    /*
    cv::cvtColor(srcImage[3],srcImage[3],CV_BGR2RGB);
    img = QImage((const unsigned char*)(srcImage[3].data),srcImage[1].cols,srcImage[1].rows, srcImage[1].cols*srcImage[1].channels(), QImage::Format_RGB888);
    ui->label1->clear();
    img=  img.scaled(ui->label1->width(), ui->label1->height());
    ui->label1->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
*/
    // 获取原始数字图像的特征值。
    for(i=0;i<10;i++)
        getFeature(srcImage[i],srcFeature[i]);
    /*
    for(i=0;i<25;i++)
                QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(srcFeature[0][i]), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
  */
    float ouDistanceValue[10]={0};   //存储当前测试图像与已知的十个数字图像之间的欧氏距离
    for(i=0;i<10;i++)
    {
        ouDistanceValue[i]=ouDistance(testFeature,srcFeature[i]);
        //  ouDistanceValue[i]=i;
    }
    //总是不能得到结果，测试下ouDistance有没有问题。
    /*
    for(i=0;i<10;i++)
        QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(ouDistanceValue[i]), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
    */
    mini=0;
    min=ouDistanceValue[0];  //给min赋个初始值，假设与数字0的距离最小。
    for(i=0;i<10;i++)
    {
        if(min>ouDistanceValue[i])
        {
            min=ouDistanceValue[i];
            mini=i;
        }
    }
    // QMessageBox::information(NULL, "Title", QString::number(mini), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
    //上述语句测试一下mini是否能够取得正确的值
    //将与当前测试图像匹配的图像显示在label2内
    cv::cvtColor(srcImage[mini],srcImage[mini],CV_BGR2RGB);
    img = QImage((const unsigned char*)(srcImage[mini].data),srcImage[mini].cols,srcImage[mini].rows, srcImage[mini].cols*srcImage[mini].channels(), QImage::Format_RGB888);
    ui->label2->clear();
    img=  img.scaled(ui->label2->width(), ui->label2->height());
    ui->label2->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
    //将当前图像的匹配结果显示在一个消息框内
    QMessageBox::information(NULL, "测试结果", "当前测试图像的识别结果为数字："+QString::number(mini), QMessageBox::Yes | QMessageBox::No, QMessageBox::Yes);
}

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