毕业设计：基于SVM的手写数字识别系统 机器视觉 人工智能

 前言

       大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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         选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        基于SVM的手写数字识别系统

设计思路

一、课题背景与意义

       近年来，机器视觉领域发展迅速，受到全球研究人员的广泛关注。尽管在数字识别的实际应用中希望实现对每个手写数字的准确识别，但当前的算法识别率仍无法达到100%。实际环境中存在各种复杂因素，会干扰机器人对手写数字的准确识别，因此针对不同复杂环境下的数字识别仍然具有挑战性。因此，研究如何在复杂环境中准确识别手写数字具有重要意义

二、算法理论原理

2.1 支持向量机

       SVM是一种机器学习方法，通过寻找超平面将训练样本进行分类，尤其适用于处理非线性和小样本分类问题。SVM在模式识别和回归等领域得到广泛应用，并在统计学习理论基础上发展而来，具有解决小样本、非线性和高维问题的优势。

       支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种机器学习算法，用于解决二分类和多分类问题。其基本原理是通过寻找一个超平面，将不同类别的样本正确地分割开来。对于线性可分的情况，SVM追求最大化支持向量到超平面的距离；对于线性不可分的情况，SVM引入松弛变量和惩罚项，允许一些错误分类的样本点存在。通过核函数，SVM可以将样本映射到更高维的特征空间，从而处理线性不可分的问题。SVM具有处理高维和小样本数据的能力，并对噪声和过拟合具有一定的鲁棒性。它在求解过程中只涉及到支持向量，因此对于大规模数据集计算开销相对较小。总之，SVM是一种强大的分类算法，具有广泛的应用和优越的性能。

2.2 图像滤波

       图像噪声是指图像数据中存在的不必要或多余的干扰信息，通常表现为孤立的像素或像素块，降低了图像的质量。噪声可以分为内部噪声，如电路电流、设备运动和光电性质等引起的噪声，以及设备材料本身引起的噪声。为了提高图像质量并尽量保留原有图像信息，图像滤波是不可或缺的预处理操作。

       中值滤波是一种非线性滤波方法，具有多个优点。首先，它能有效去除椒盐噪声，即黑白噪声，使图像更清晰。其次，相比于线性滤波方法，中值滤波更好地保留了图像的边缘信息，避免了边缘模糊的问题。此外，中值滤波算法简单且计算效率高，适用于实时处理。虽然中值滤波在椒盐噪声处理方面表现最好，但对其他类型的噪声也具有一定的抑制效果。然而，中值滤波对于连续噪声和大尺度噪声的处理效果较差。综上所述，中值滤波在图像处理中具有重要的应用价值，能够在去噪的同时保护图像的细节和边缘信息。

       直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的非线性操作。它通过对图像的灰度级进行重新映射，使得图像中不同灰度级的像素值更加均匀分布，从而增强图像的视觉效果。直方图均衡化的过程涉及计算每个灰度级在图像中出现的频率，并将图像中较为集中的灰度值区域进行拉伸，以实现灰度级的均匀分布。

相关代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、检测的实现

       由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己手写数字并制作了一个全新的数据集。这个数据集包含了手写数字的照片，其中包括多种写法和风格的数字。通过手写数字，我能够捕捉到真实的写字样式和多样的书写习惯，这将为我的目标检测研究提供更准确、可靠的数据。我相信这个自制的数据集将为手写数字目标检测的研究提供有力的支持，并为该领域的发展做出积极贡献。

       训练手写数字识别模型的具体步骤如下所示：

• 准备样本集：收集手写数字的样本图像作为训练数据集。
• 样本图像预处理：对样本图像进行预处理操作，例如去噪、平滑等，以提高后续步骤的准确性。
• 图片尺寸归一化：将样本图像调整为统一的尺寸，通常将其转换为固定大小的正方形图像，以便于后续处理。
• 字符图片特征提取：从每个样本图像中提取特征，常见的方法包括灰度化、二值化、轮廓提取等，以捕捉数字的关键特征。
• 核函数选定：选择适合的核函数，用于构建支持向量机分类器。常用的核函数包括线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核。
• 选取最佳参数C，训练样本模型：通过交叉验证等方法，选择最佳的惩罚参数C，并使用训练数据集来训练支持向量机模型。
• 利用样本数据测试模型的优劣：使用测试数据集来评估训练得到的支持向量机模型的性能，包括准确率、召回率等指标。根据测试结果，可以调整模型参数或改进算法，以提高模型的性能。

       数字图像缩放的具体步骤如下所示：

• 预处理得到二值化图像：对原始图像进行预处理操作，例如灰度化、降噪等，然后将图像二值化，得到只包含黑白两种颜色的二值图像。
• 边缘检测提取数字外部边缘信息：利用边缘检测算法（如Canny算法）从二值化图像中提取出数字的外部边缘信息，以确定数字的轮廓。
• 利用ROI分割出数字区域：根据数字的外部边缘信息，利用感兴趣区域（ROI）的技术，将数字从原始图像中分割出来，得到数字的部分图像。
• 均值法缩放到26×26大小：将数字区域的图像按照均值法进行缩放，将其调整为26×26像素大小。在缩放过程中，保持图像的长宽比例，避免图像形变。
• 补填图像背景使数字居中：将缩放后的数字图像放置在一个大小为26×26的背景图像中，使得数字图像居中并填充背景。这样可以确保数字在整个图像中保持居中位置。
• 图像二值化使数字清晰：对经过填充背景的图像进行二值化操作，将图像转换为黑白两种颜色，以增强数字的清晰度和对比度，使其更容易被识别和分析。

       该算法通过预处理和缩放步骤有效地减少了图像中无用的背景信息，并优化了尺寸归一化算法。通过提取数字的外部边缘信息和利用ROI分割数字区域，算法将图像中的关键数字信息提取出来，减少了处理的数据量，同时增加了数字信息在图像中的占比。此外，通过二值化操作，将图像转换为只包含黑白两种颜色的二值图像，进一步减少了数据处理量，使得数字更加突出、清晰，有利于后续的数字识别和分析任务。这些优化措施有助于提高图像处理的效率和数字识别的准确性。

       将样本分成训练集和测试集是常见的机器学习和模型评估的方法。其中，训练集用于训练分类器或模型，而测试集用于验证训练得到的分类器或模型的性能和可靠性。

       具体步骤如下：

• 样本分割：将总样本数据分成两份，一份作为训练集，另一份作为测试集。分割的比例可以根据实际情况确定，一般测试集的样本数量应该少于总样本数据的三分之一，而训练集的样本数量应该达到总样本数据的百分之八十左右。
• 训练阶段：使用训练集来训练分类器或模型。通过学习训练集中的样本数据，分类器或模型能够学习到数据的特征和模式，以便进行准确的预测或分类。
• 测试阶段：使用测试集来评估训练得到的分类器或模型的性能。将测试集中的样本数据输入到已训练好的分类器或模型中，然后对其进行预测或分类。根据测试结果，可以评估分类器或模型在未见过的数据上的准确性和泛化能力。

相关代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import YourModel  # 导入你选择的模型

# 假设X是特征矩阵，y是目标向量，包含样本数据和对应的标签
X, y = load_data()  # 加载样本数据和标签

# 将样本数据分成训练集和测试集，test_size参数指定了测试集的比例
# random_state参数用于设置随机种子，保证每次运行结果相同
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 在这里进行训练模型的代码
model = YourModel()  # 实例化你选择的模型
model.fit(X_train, y_train)  # 使用训练集进行模型训练

# 在这里进行测试模型的代码
y_pred = model.predict(X_test)  # 使用训练好的模型对测试集进行预测

# 在这里进行模型性能评估的代码，例如计算准确率、精确率、召回率等指标
accuracy = model.score(X_test, y_test)  # 计算模型在测试集上的准确率

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最后