25、使用OpenCV进行神经网络手写数字识别

使用OpenCV进行神经网络手写数字识别

1. 选择MNIST数据库的训练参数

MNIST样本是28x28像素的图像，即每个样本包含784个像素。因此，人工神经网络（ANN）的输入层将有784个节点，输出层有10个节点，因为有0到9共10个数字类别。

其他参数，如隐藏层节点数、训练样本数和训练轮数（epochs）可以自由选择。通过实验可以找到合适的值，在不过拟合的前提下，保证可接受的训练时间和准确率。经实验，我们选择60个隐藏节点、50,000个训练样本和10个训练轮数，这样能将训练时间控制在几分钟内（具体取决于机器处理能力）。

2. 实现训练ANN的模块

为了使代码更具可复用性，我们创建一个Python模块 digits_ann.py 专门用于训练基于MNIST数据的ANN。以下是具体实现步骤：

2.1 导入必要的库

import gzip
import pickle
import cv2
import numpy as np

2.2 加载MNIST数据

MNIST数据存储在 mnist.pkl.gz 文件中，使用 gzip 和 pickle 模块进行解压和加载。数据格式为嵌套元组： ((training_images, training_ids), (test_images, test_ids)) 。