手寫漢字識別和多字分割python源代碼

2023年12月11日發(fā)(作者：美在我身邊)

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手寫漢字識別和多字分割python源代碼

以下是手寫漢字識別和多字分割的Python源代碼示例：

```python

import tensorflow as tf

import numpy as np

import cv2

import os

模型文件路徑

MODEL_PATH = 'handwriting_model.h5'

加載訓練好的模型

model = _model(MODEL_PATH)

定義漢字列表

chine_chars = ['的', '一', '是', '了', '在', '我', '有',

'他', '這', '個', '們', '中', '國', '來', '上', '大', '為', '以', '說', '們']

加載并處理待識別的手寫字圖片

def load_and_process_image(image_path):

image = (image_path, _GRAYSCALE) image = (image, (32, 32))

image = e(1, 32, 32, 1)

image = ('float32')

image /= 255.0

return image

對輸入的手寫字進行識別

def recognize_handwriting(image_path):

image = load_and_process_image(image_path)

predictions = t(image)

predicted_char_index = (predictions)

predicted_char = chine_chars[predicted_char_index]

return predicted_char

對待分割的手寫字圖片進行預處理

def preprocess_image(image):

image = or(image, _BGR2GRAY)

image = veThreshold(image, 255,

VE_THRESH_MEAN_C, _BINARY, blockSize=9,

C=2) return image

對待分割的手寫字進行多字分割

def gment_handwriting(image_path):

image = (image_path)

image = preprocess_image(image)

_, contours, _ = ntours(image,

_EXTERNAL, _APPROX_SIMPLE)

gmented_chars = []

for contour in contours:

(x, y, w, h) = ngRect(contour)

if w > 10 and h > 10:

char_image = image[y:y+h, x:x+w]

gmented_(char_image)

return gmented_chars

使用示例

def main():

image_path = ''

# 單字識別示例 predicted_char = recognize_handwriting(image_path)

print('識別結果：', predicted_char)

# 多字分割示例

gmented_chars = gment_handwriting(image_path)

for i, char_image in enumerate(gmented_chars):

e(('char_images',

f'char_{i}.jpg'), char_image)

print('分割結果保存在char_images目錄中。')

if __name__ == "__main__":

main()

```

這段代碼展示了手寫漢字識別和多字分割的實現(xiàn)方法。首先，通過加載已訓練好的模型文件，我們可以對待識別的手寫字圖片進行識別。然后，通過預處理和圖像分割的方法，我們可以將手寫字圖片分割成一個個單字，并保存到指定目錄中。

手寫漢字識別是一項具有挑戰(zhàn)性的任務，需要大量的訓練數(shù)據(jù)和復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。通過使用深度學習框架，如TensorFlow，我們可以方便地構建和訓練模型。這個示例中的模型是一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)過訓練可以達到較高的識別準確率。 多字分割是將一張包含多個手寫字的圖片，分割成單個手寫字的過程。在這個示例中，我們使用了圖像處理技術中的閾值分割和輪廓提取方法來實現(xiàn)多字分割。這種方法對于較簡單的手寫字圖片效果較好，但對于復雜的字體和字形可能會出現(xiàn)一些誤差。

綜上所述，通過這段代碼示例，我們了解了手寫漢字識別和多字分割的實現(xiàn)方法。這有助于我們更好地理解和應用相關技術，同時也提供了一個基礎的代碼框架，可以根據(jù)實際需求進行進一步的優(yōu)化和擴展。

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