【Python】利用高斯朴素贝叶斯模型实现光学字符识别

最新推荐文章于 2024-08-14 16:35:50 发布

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#Python #OCR #数字识别 #字符识别 #文字识别

本文介绍了使用Python的Scikit-Learn库实现光学字符识别（OCR），特别是手写数字识别。通过加载和可视化MNIST数据集，进行无监督学习的降维处理，然后应用高斯朴素贝叶斯模型进行分类，最终实现超过80%的识别准确率。混淆矩阵显示主要的误判集中在数字2与其他数字的区分上。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

光学字符识别问题：手写数字识别。简单点说，这个问题包括图像中字符的定位和识别两部分。为了演示方便，我们选择使用 Scikit-Learn 中自带的手写数字数据集。
1.加载并可视化手写数字
首先用 Scikit-Learn 的数据获取接口加载数据，并简单统计一下：

>>>from sklearn.datasets import load_digits
>>>digits = load_digits()
>>>digits.images.shape
(1797, 8, 8)

这份图像数据是一个三维矩阵：共有 1797 个样本，每张图像都是 8 像素 ×8 像素。对前100 张图进行可视化:

>>>import matplotlib.pyplot as plt
>>>fig,axes = plt.subplots(10,10, figsize=(8, 8),subplot_kw={'xticks':[], 'yticks':[]},gridspec_kw=dict(hspace=0.1, wspace=0.1))
>>>for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(digits.images[i], cmap='binary', interpolation='nearest')
    ax.text(0.05, 0.05, str(digits.target[i]),transform=ax.transAxes, color='green')

在这里插入图片描述
为了在 Scikit-Learn 中使用数据，需要一个维度为 [n_samples, n_features] 的二维特征矩阵——可以将每个样本图像的所有像素都作为特征，也