手写识别

左手的ㄟ右手 2021-11-24 01:16 382阅读 0赞

作者：倪屁屁  
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40431290  
来源：知乎  
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（1）KNN分类算法

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。如果取样本的特征空间里K个相似对象向里占最多的类别，并把样本归入此类。

理解：通过计算样本与待计算对象之间的差距 dn（距离) 让样本以对象为中心开始排队，取以个最大半径K，在这个范围里，那一类的类占的比重大，就把待测对象标记为该类。

\*有一点像soul交友软件，通过你的信息，在数据库里计算和你相似距离最小的用户，并且还会给你表明你们的相似度，然后把你也归入这一类星球里\*

（2）KNN使用

将数据转化为可计算数据，并且储存到相应文件里。

（0）录入样本

（1） 录入带识别对象

（2） 计算样本数据和识别对象的距离；

（3）按照距离大小把对象存储到队列里

（4）取得K值计算K值内类别所占的最多类为最相似类别；

（5）将待识别样本标记为最相似类别

二--思路二

1.首先录取样本的数据，得到0-9这10个数字对应的数据类，着10个数字对应着你输入的数据，输入的数据越多越好

\*1这里我用一个数组存“0-9”着是10个数字，想让数组对应的值为样本的个数，最开始都初始化为0，当你准备录入“0”的时候，就在文件夹里建立0的第1个样本，并且a\[0\]++；这样号访问到底有多少个“0”数据，也好到后期算距离；

2.读取样本数据----a\[10\]++;"待测量数据增多"

3. 用样本数据分别和 "0-9”着10个类里面存的样本算距离，取得平均距，并且当作样本与“0”到“9”着9个数字之间的差距，取最小距离mind ，以及对应最相似数字

4.将待测对象的类别修改为最相似类

我会调用一个方法，直接把待测对像的数据放到，相似数字的会便利的下一个数据，并且a\[相似数字\]++

public class MyUI extends JFrame {
    	public Hashtable<Integer,String> ht=new Hashtable<Integer,String>();
    	private int width = 400;
    	private int height = 550;
    	 MyCanvas canvas = null;
    	private Graphics g;
    	public JTextField number=null;
    	public static void main(String[] args) throws AWTException {
    		MyUI myui=new MyUI();
    		
    		}
    	
    	public MyUI()
    	{
    		super();
    		this.setTitle("handwirting");
    		this.setSize(width, height);
    		this.setResizable(false);
    		this.setLocation(400, 180);
    		this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
    		this.setLayout(null);
    		this.canvas = new MyCanvas(this);
    		this.add(canvas);
    		
    		JPanel jp=new JPanel();
    		jp.setBackground(Color.BLACK);
    		jp.setSize(new Dimension(400,40 ));
    		this.add(BorderLayout.EAST,jp);
    		jp.setLayout(new FlowLayout());
    		JButton b1=new JButton("练习");
    		b1.addActionListener(canvas);
    		JButton b2=new JButton("识别");
    		b2.addActionListener(canvas);
    		
    		jp.add(b1);
    		jp.add(b2);
    		number=new JTextField(1);
    		
    		jp.add(number);
    		this.setVisible(true);
    		
    		canvas.setG();
    	
    	}
    
    }

\&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/v2-d91ce3ff329c33dede85b7c0e420fcad\_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="396" data-rawheight="548" class="content\_image" width="396"\&gt; ![v2-d91ce3ff329c33dede85b7c0e420fcad_hd.jpg][]

首先会有这么一个界面，在输入框里写入要学习的数字（存储相应对象的数据1），这时候我会将这个黑色区域存下来，并且获取它的每一个点rgb因为是黑白的，所以就将白色设为1，黑色设为0，这几样就可以得到一串子，把他存到名字为“0-1”文件里代表“0”数字的第一组数据。

我会配合着输出存储情况

\&lt;img src="https://pic1.zhimg.com/v2-fc2737f1cbaa90a6bdbf33fba1ca967c\_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="817" data-rawheight="93" class="origin\_image zh-lightbox-thumb" width="817" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-fc2737f1cbaa90a6bdbf33fba1ca967c\_r.jpg"\&gt; ![v2-fc2737f1cbaa90a6bdbf33fba1ca967c_hd.jpg][]

第一行代表计算机要学习“存储”的类别

第二行是当前对10个数组存储数据的情况，目前只学习了1所以\[1\]的长度就是1啦；

这里\[10\]用来代表待识别的对象。

\&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/v2-9ee0aa2b3a0df8dd7f7bb3fe5f655c35\_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="396" data-rawheight="548" class="content\_image" width="396"\&gt; ![v2-9ee0aa2b3a0df8dd7f7bb3fe5f655c35_hd.jpg][]

这时候点击识别按钮，进行识别

\&lt;img src="https://pic1.zhimg.com/v2-53a774be348c7f95bb26710bbef6eecc\_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="828" data-rawheight="184" class="origin\_image zh-lightbox-thumb" width="828" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-53a774be348c7f95bb26710bbef6eecc\_r.jpg"\&gt; ![v2-53a774be348c7f95bb26710bbef6eecc_hd.jpg][]

这里就是输出

我这个版本就是有bug的

进行改进

（1）需要如果计算出来的差距特别大的时候，就直接选择废除这个数据，并且输出不能识别

（2）每一次启动程序都需要重新输入学习样本的数据，应该调用一个方法来实践设置数组的长度，在计算knn时候直接读取以前存取的数据。。。。。

//图片存储

public void wirte2jpg(int key) throws IOException {
    
    		// TODO Auto-generated method stub
    		Dimension imagesize = this.getSize();
    		// 创建一个图形
    		BufferedImage image = new BufferedImage(imagesize.width, imagesize.height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
    		Graphics graphics = image.createGraphics();
    		this.paint(graphics);
    		// 创建图片
    		File f = new File("D:手写图片\\" + key + "-" + (keylength[key]) + ".jpg");
    		try {
    			if (!f.exists()) {
    				f.createNewFile();
    				System.out.println(123);
    			}
    			// 存储一张手写图片
    			ImageIO.write(image, "jpg", f);
    		} catch (IOException e) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		}
    		savepage(image, key);
    		this.setBackground(Color.BLACK);
    		
    	}

//存储数据

public void savepage(BufferedImage image, int key) throws IOException {
    		int k = 0;
    		// 存起来图像
    		for (int i = image.getMinY(); i < image.getMinY() + height; i++) {
    			for (int j = image.getMinX(); j < image.getMinX() + width; j++) {
    				// 数组颜色
    				int mycolor = image.getRGB(j, i);
    				if (mycolor == -1) {
    					Mydata[k] = 1;
    					k++;
    				} else {
    					Mydata[k] = 0;
    					k++;
    				}
    			}
    		}
    
    		// 创建文本本舰存数组
    		File f = new File("D:数字\\" + key + "-" + (keylength[key]) + ".txt");
    		FileOutputStream out = null;
    		try {
    			out = new FileOutputStream(f);
    		} catch (FileNotFoundException e) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		}
    		// 存入数据
    		for (int q = 0; q < SIZE; q++) {
    			try {
    				out.write((byte) Mydata[q]);
    			} catch (IOException e) {
    				// TODO Auto-generated catch block
    				e.printStackTrace();
    			}
    		}

总结一下-这个项目我耗费最久的在IO流，以及数据存储上面，以及方法之间的调用布局，

方法与方法之间的调用关系，存储数据的读取上面。下一篇总结IO流以及异常。

转载于:https://www.cnblogs.com/ttnrt/p/11086572.html

[v2-d91ce3ff329c33dede85b7c0e420fcad_hd.jpg]: /images/20211122/2cb6d68dd72e4c15bc744c4b1bf58c24.png
[v2-fc2737f1cbaa90a6bdbf33fba1ca967c_hd.jpg]: /images/20211122/2815f02644f6434cbca24adad505fa1c.png
[v2-9ee0aa2b3a0df8dd7f7bb3fe5f655c35_hd.jpg]: /images/20211122/efb20825da794df6a9a90e167280d575.png
[v2-53a774be348c7f95bb26710bbef6eecc_hd.jpg]: /images/20211122/cbd0b324e95b4c2e8da16cf096d3b1dd.png