OpenCV-Python官方教程-30- 支持向量机(support vector machines, SVM）

使用SVM进行手写数据OCR

在 kNN 中我们直接使用像素的灰度值作为特征向量。这次我们要使用方向梯度直方图Histogram of Oriented Gradients （HOG）作为特征向量。

在计算 HOG 前我们使用图片的二阶矩对其进行抗扭斜（deskew）处理，也就是把歪了的图片摆正。所以我们首先要定义一个函数 deskew()，它可以对一个图像进行抗扭斜处理。下面就是 deskew() 函数：

# 使用方向梯度直方图Histogram of Oriented Gradients （HOG）作为特征向量
def deskew(img): #对一个图像进行抗扭斜（deskew）处理，把歪了的图片摆正
   m = cv2.moments(img) # 计算图像中的中心矩(最高到三阶)
   if abs(m['mu02']) < 1e-2:
      return img.copy()
   skew = m['mu11']/m['mu02']
   M = np.float32([[1, skew, -0.5*SZ*skew], [0, 1, 0]])

   # 图像的平移，参数:输入图像、变换矩阵、变换后的大小
   img = cv2.warpAffine(img, M, (SZ, SZ), flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP | cv2.INTER_LINEAR)
   return img

接下来我们要计算图像的 HOG 描述符，创建一个函数hog()。为此我们计算图像 X 方向和 Y 方向的 Sobel 导数。然后计算得到每个像素的梯度的方向和大小。把这个梯度转换成 16 位的整数。将图像分为 4 个小的方块，对每一个小方块计算它们的朝向直方图（16 个 bin），使用梯度的大小做权重。这样每一个小方块都会得到一个含有 16 个成员的向量。4 个小方块的 4 个向量就组成了这个图像的特征向量（包含 64 个成员）。这就是我们要训练数据的特征向量。

def hog(img):
    gx = cv.Sobel(img, cv.CV_32F, 1, 0)
    gy = cv.Sobel(img, cv.CV_32F, 0, 1)
    mag, ang = cv.cartToPolar(gx, gy)
    bins = np.int32(bin_n*ang/(2*np.pi))    # quantizing binvalues in (0...16)
    bin_cells = bins[:10,:10], bins[10:,:10], bins[:10,10:], bins[10:,10:]
    mag_cells = mag[:10,:10], mag[10:,:10], mag[:10,10:], mag[10:,10:]
    hists = [np.bincount(b.ravel(), m.ravel(), bin_n) for b, m in zip(bin_cells, mag_cells)]
    hist = np.hstack(hists)     # hist is a 64 bit vector
    return hist

最后，和前面一样，我们将大图分割成小图。使用每个数字的前 250 个作为训练数据，后 250 个作为测试数据。全部代码如下所示：

import cv2 as cv
import numpy as np

SZ=20
bin_n = 16 # Number of bins


affine_flags = cv.WARP_INVERSE_MAP|cv.INTER_LINEAR


def deskew(img):
    m = cv.moments(img)
    if abs(m['mu02']) < 1e-2:
        return img.copy()
    skew = m['mu11']/m['mu02']
    M = np.float32([[1, skew, -0.5*SZ*skew], [0, 1, 0]])
    img = cv.warpAffine(img,M,(SZ, SZ),flags=affine_flags)
    return img



def hog(img):
    gx = cv.Sobel(img, cv.CV_32F, 1, 0)
    gy = cv.Sobel(img, cv.CV_32F, 0, 1)
    mag, ang = cv.cartToPolar(gx, gy)
    bins = np.int32(bin_n*ang/(2*np.pi))    # quantizing binvalues in (0...16)
    bin_cells = bins[:10,:10], bins[10:,:10], bins[:10,10:], bins[10:,10:]
    mag_cells = mag[:10,:10], mag[10:,:10], mag[:10,10:], mag[10:,10:]
    hists = [np.bincount(b.ravel(), m.ravel(), bin_n) for b, m in zip(bin_cells, mag_cells)]
    hist = np.hstack(hists)     # hist is a 64 bit vector
    return hist


img = cv.imread('digits.png',0)
if img is None:
    raise Exception("we need the digits.png image from samples/data here !")


cells = [np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)]

# First half is trainData, remaining is testData
train_cells = [ i[:50] for i in cells ]
test_cells = [ i[50:] for i in cells]



deskewed = [list(map(deskew,row)) for row in train_cells]
hogdata = [list(map(hog,row)) for row in deskewed]
trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,64)
responses = np.repeat(np.arange(10),250)[:,np.newaxis]

svm = cv.ml.SVM_create()
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR)
svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC)
svm.setC(2.67)
svm.setGamma(5.383)

svm.train(trainData, cv.ml.ROW_SAMPLE, responses)
svm.save('svm_data.dat')



deskewed = [list(map(deskew,row)) for row in test_cells]
hogdata = [list(map(hog,row)) for row in deskewed]
testData = np.float32(hogdata).reshape(-1,bin_n*4)
result = svm.predict(testData)[1]


mask = result==responses
correct = np.count_nonzero(mask)
print(correct*100.0/result.size)

93.8

参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_42555985/article/details/92770488