import numpy as np
import scipy.ndimage
from PIL import Image
import urllib.request
url = 'http://static.bn-static.com/pg/0rmrKX8jCvpmF8b7ab+coivEApi2iNNpgVTrfyFFA0g==.gif'
img = Image.open(urllib.request.urlopen((url)))
img = img.convert('1').convert('L') #convert to graysclae
# Optional to visualize it all:
# plt.imshow(img)
# plt.show()
# a = array(img)
# a = a.transpose()
# np.place(a,a==0,1)
# np.place(a,a==255,0)
# Croping only one number out of it and vectorize it with binary values.
data = array(img.crop((7, 0, 14, 15)))
np.place(data, data == 0, 1)
np.place(data, data == 255, 0)
plt.imshow(data, cmap=plt.cm.binary)
# visualize crop
plt.show()
# visualize matrix
data
我想用Tensorflow或任何需要預測哪些號碼是在這種剪裁的圖像,所以我可以繼續這樣做,直到所有的數字可以預料到的。Python的 - 如何使用MNIST預測np.darray具有不同的形狀
數組屬性與MNIST數據庫有很大不同,因爲這不是28x28圖像。
有沒有什麼辦法可以找出線性變換來爲我或某物做些什麼?
感謝
正在使用MNIST培訓的模型很重要嗎?您可以使用任何可用於Python的光學字符識別(OCR)庫來更輕鬆地實現相同的結果。特別是考慮到你的號碼不是手寫的。 –
@MartinValgur任何解決這個問題的答案都會非常有幫助,但如果我能夠學習如何調整MNIST的內容來識別來自其他來源的數字,這將是非常好的。 順便說一句我已經嘗試pytesseract和我結束了許多不匹配的數字。 – EduGord