如何进行手写数字图片的切割与识别?

Question

假设我训练集和验证集用的是MNIST数据集，神经网络模型是LeNet-5，能识别一张图片上面有一个数字，现在我想实现下图中这种效果（一张图片上多个数字识别分类），这种效果能被实现吗？需要用到哪些知识？SVM还是yolo，目前尝试了轮廓提取法、SVM分类器，没弄出来

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Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要实现多数字图像的识别，你需要采用一种可以检测和分类多个对象的方法。在计算机视觉中，这种方法通常被称为目标检测。对于手写数字识别，一个常用的深度学习框架是YOLO (You Only Look Once)，它是一种实时的目标检测算法。不过，你也可以选择其他的检测方法，比如SSD (Single Shot MultiBox Detector) 或者 Faster R-CNN。

首先，确保你已经安装了必要的库，包括OpenCV、TensorFlow 和 Keras。如果你还没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install opencv-python
pip install tensorflow
pip install keras

接下来，我们将使用Keras构建一个基于YOLOv3的轻量级模型，因为YOLOv3模型对于速度和准确性都有很好的平衡。这里我们不从头开始训练YOLO模型，而是使用预训练的权重文件。你可以在这里下载预训练的YOLOv3模型及其配置文件：https://pjreddie.com/darknet/yolov3/

为了处理MNIST数据集，我们需要对其进行一些调整，以便适应YOLO模型的输入要求。YOLO模型通常接受416x416像素大小的图像作为输入。因此，你需要将MNIST图像resize到这个尺寸，并且可能需要对数据进行归一化。

以下是实现这个功能的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
from PIL import Image

# 加载YOLOv3模型和配置文件
model_path = 'yolov3.weights'
cfg_path = 'yolov3.cfg'
classes_path = 'coco_classes.txt'

with open(classes_path, 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

model = load_model(model_path)
layers_names = model.get_layer('yolo_darknet').output.name

# 定义YOLO层的输出边界框
def get_yolo_boxes(boxes, scores, img_shape):
    boxes, scores, classes, valid_detections = tf.image.combined_non_max_suppression(
        boxes=tf.reshape(boxes, (tf.shape(boxes)[0], -1, 1, 4)),
        scores=tf.reshape(scores, (tf.shape(scores)[0], -1, 1)),
        max_output_size_per_class=50,
        max_total_size=50,
        iou_threshold=0.45,
        score_threshold=0.25
    )
    boxes = boxes.numpy()
    scores = scores.numpy()
    classes = classes.numpy()
    valid_detections = valid_detections.numpy()

    boxes *= np.array([img_shape[1], img_shape[0], img_shape[1], img_shape[0]])
    return boxes, scores, classes, valid_detections

# 将图像转换为YOLO模型所需的格式
def preprocess_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    image = image.resize((416, 416))
    image_array = np.array(image)
    image_array /= 255.
    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
    return image_array

# 识别图像中的数字
def detect_numbers(image_path):
    image_array = preprocess_image(image_path)

    # 使用YOLO模型预测
    output = model.predict(image_array)
    boxes, scores, classes, valid_detections = get_yolo_boxes(*output, img_shape=image_array.shape[:2])

    # 绘制边界框和标签
    result_image = image.copy()
    for i in range(valid_detections.sum()):
        if classes[i] == '0' or classes[i] == '1' or classes[i] == '2' or classes[i] == '3' or classes[i] == '4' or \
                classes[i] == '5' or classes[i] == '6' or classes[i] == '7' or classes[i] == '8' or classes[i] == '9':
            x, y, w, h = tuple(boxes[i].astype(np.int))
            cv2.rectangle(result_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(result_image, classes[i], (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    return result_image

# 测试函数
detected_image = detect_numbers('your_mnist_image.jpg')
cv2.imshow('Detected Numbers', detected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

将your_mnist_image.jpg替换为你要检测的多数字图像路径。这段代码会加载预训练的YOLOv3模型，并对图像进行检测，然后绘制出边界框并标注出检测到的数字。

注意，YOLO模型并不是专门针对手写数字设计的，所以可能会有一些误报。为了提高精度，你可能需要微调YOLO模型，使其更专注于手写数字的识别，这涉及到更多的计算资源和时间。另外，你还可以考虑使用其他目标检测技术，如Faster R-CNN或SSD，它们在精确度方面可能表现得更好。