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机器学习之图像识别

时间:2019-05-15 22:28:57      阅读:123      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]


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导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

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第一步: 创建列表样本

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第二步: 将列表转为numpy

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第三步: 获取符合要求的特征数据(二维)

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第四步: 将样本集拆分成训练数据和测试数据

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第五步: 调整准确度

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第六步: 获取外部的一张数字图片, 让模型分类

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第七步: 根据坐标轴截取 数字

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第八步: 将图片维度, 格式,与样本模型一致

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第九步: 识别图片

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 第十步: 保存模型

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机器学习之图像识别

原文:https://www.cnblogs.com/konghui/p/10872348.html

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