opencv 中的 OCR - 如何传递对象
OCR in opencv - how to pass objects
我想在 OpenCV 中编写 OCR。我需要识别单个字母。我想使用 K 最近邻。我想识别不同大小和字体的手写字母。
那么，我将准备要训练的图像。第一个问题是。我应该在 (1) 相同尺寸的图片还是 (2) 适合的图片中使用字母？
1)
2)
找到信件怎么样？我应该将它传递为 1（与火车图像大小相同）还是 2（刚好适合字母的矩形）？？？
"benchmark" MNIST dataset 按照您描述的场景 (1) 对字符进行规范化和居中。如果您只对分类感兴趣，那么您的操作方式可能会有所不同。
如果我没理解错的话，你的第二个问题与 ML 术语中所谓的 "preprocessing" 有关。如果您应用转换将每个原始图像转换为 (1) 或 (2) 类型之一，则称为预处理步骤——无论您选择哪个。无论您对训练集进行何种预处理，完全相同 预处理都必须在应用模型之前对数据进行。
为了简单起见，如果你有一个巨大的数据集，你想拆分成 "training" 和 "testing" 个示例，首先将其转换为 "preprocessed data" 集，然后拆分这个。这样你就可以确保训练和测试使用完全相同的转换参数。
我想在 OpenCV 中编写 OCR。我需要识别单个字母。我想使用 K 最近邻。我想识别不同大小和字体的手写字母。
那么，我将准备要训练的图像。第一个问题是。我应该在 (1) 相同尺寸的图片还是 (2) 适合的图片中使用字母？
1)
2)
找到信件怎么样？我应该将它传递为 1（与火车图像大小相同）还是 2（刚好适合字母的矩形）？？？
"benchmark" MNIST dataset 按照您描述的场景 (1) 对字符进行规范化和居中。如果您只对分类感兴趣，那么您的操作方式可能会有所不同。
如果我没理解错的话，你的第二个问题与 ML 术语中所谓的 "preprocessing" 有关。如果您应用转换将每个原始图像转换为 (1) 或 (2) 类型之一，则称为预处理步骤——无论您选择哪个。无论您对训练集进行何种预处理，完全相同 预处理都必须在应用模型之前对数据进行。
为了简单起见，如果你有一个巨大的数据集，你想拆分成 "training" 和 "testing" 个示例，首先将其转换为 "preprocessed data" 集，然后拆分这个。这样你就可以确保训练和测试使用完全相同的转换参数。