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基于C++,OpenCV3以及SVM的手写数字识别系统的设计(从手写数字识别设计中认识SVM)

wendy_ya 发布时间:2021-03-04 11:19:05 ,浏览量:1

目录
    • 1、数据准备
    • 2、训练集和测试集划分
    • 3、SVM模型训练
      • 3.1 数据准备
      • 3.2 特征选取
      • 3.3 配置SVM训练器参数
      • 3.4 保存模型
    • 4、加载模型实现分类

1、数据准备

在OpenCV的安装路径下,搜索digits.png,可以得到一张图片,图片大小为1000* 2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字,每个数字块大小为20* 20。 如下图所示: 在这里插入图片描述 下面将把这些数字中的0和1作为二分类的准备数据。其中0有500张,1有500张。

代码如下:

#include 
#include 
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	//char ad[128] = { 0 };
	int  filename = 0, filenum = 0;
	Mat img = imread("digits.png");
	if (!img.data)
	{
		cout             
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