手写数据合成记录

最新推荐文章于 2023-08-20 02:15:59 发布
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分类专栏： 记录 文章标签： python opencv
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版权

手写数据合成记录

12月18日

合成手写签名数据20w张。
添加了文字旋转，使用了少量背景。
在这里插入图片描述

12月21日

合成手写指定标签数据100w张。
添加了文字整体旋转，使用了少量背景。

在这里插入图片描述

12月24日

给合成的100w张图片添加噪音和虚化效果。
在这里插入图片描述

OCR数据集合成工具
weixin_43888651的博客
07-02 2037
OCR数据集合成 除了大部分公开数据集外，在训练和后期测试的时候有时候需要训练一些自己的数据集，我在这里总结了一些。 方法总结 1.方法①：text_renderer https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Sanster/text_renderer 2.方法②：SynthText https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ankush-me/SynthText 3.方法③：
1.1.GAN-学习生成手写数字
fdgdg1的博客
11-17 556
第一次写博客，希望大家担待，一起学习，一起进步！ 1.导入模块并且指定模型输入维度 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.layers import Dense, Flatten, Reshape from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU..
手写体识别数据集
10-23
原始数据需要处理一下才能使用，这里已经处理好了，分成了训练集、验证集和测试机，处理逻辑见代码。
手写合成：使用RNN进行手写合成:pencil_selector:
02-06
手写合成 Alex Graves在“”一文中实现手写合成实验。 该实现紧随原始论文，有一些细微的偏差，并且生成的样本与本文中介绍的样本具有相似的质量。 Web演示可。 用法 lines = [ "Now this is a story all about how" , "My life got flipped turned upside down" , "And I'd like to take a minute, just sit right there" , "I'll tell you how I became the prince of a town
OCR手写字体生成数据
热门推荐
pywin
10-29 1万+
简述： 根据CASIA的HWDB1.X的手写字符生成了一些带有字符级标注、行级别标注的文本数据，分享给需要的同学。 生成基于不同人的字体、字体大小、行间字体间隔、旋转角度、文本布局的文字贴图。 生成素材：共65种贴图背景， 由420位手写字体作者完成的71,122个符号，1,609,136个汉字/3,866类。 数据量：Train:2597张， Test：662张，目前完了HWDB1.0部分，part2，part3如果需要后期可以继续制作。 字符素材： 数据示例： ...
minist手写数字数据集(原始图片)
01-13
minist手写数字数据集(原始图片)；42000张图片，0-9 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.
生成式AI系列 —— DCGAN生成手写数字
qq_43456016的博客
08-20 886
【代码】生成式AI系列 —— DCGAN生成手写数字。
基于MNIST合成的多位数手写数字识别数据集.zip
最新发布
03-10
本数据集“基于MNIST合成的多位数手写数字识别数据集”是基于原始MNIST数据集合成的。具体而言，它将原始的单个数字图像合成成为多位数的数字图像，以更贴近现实世界中手写数字的呈现方式。这种合成方式往往涉及到...
【数据增强技术应用】：手写数据集性能增强的5个关键步骤
数据增强技术作为提升机器学习模型性能的重要手段，在处理各类数据集，尤其是手写数据集时发挥着关键作用。本文概述了数据增强的目的、类型及策略选择，并深入探讨了在图像、文本和语音数据上的具体实现技巧。通过...
行业分类-设备装置-手写笔迹处理方法及系统.zip
09-02
在安全性和隐私保护方面，手写笔迹数据往往包含个人独特特征，因此需要采取加密和匿名化措施来保护用户数据。例如，用于电子签名验证的手写笔迹数据可以被哈希处理，以防止未经授权的访问和使用。 最后，手写笔迹...
ICDAR2017数据集深度挖掘：数据增强在手写识别中的神奇作用
接着深入探讨了数据增强技术，详细说明了数据增强的理论基础、具体方法及其在手写识别中的应用效果。通过实践部分的实验与分析，展示了数据增强流程的实现以及如何集成到训练流程中，以及对模型性能产
【学习】手写数字生成
盖丽男
08-20 895
今天敲的是第十八个例子，手写数字生成，还是挺好玩的，我的程序运行了好久，还没出结果。不过还是成功运行起来了，所以写一下注意事项。
我写了一个“文本转手写”神器来搞定作业！
优快云资讯
04-26 1万+
作者 |Saurabh Daware译者 |弯月，责编 | 郭芮头图 | 优快云 下载自视觉中国出品 | 优快云（ID：优快云news）以下为译文：最近，有一个名叫Saurab...
神经网络有趣案例_海量案例！生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用
weixin_39561004的博客
11-23 3537
全文共6531字，预计学习时长13分钟图片来源：pexels.com/@gravitylicious生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中一个称为“生成器”或“生成网络”模型，可学习生成新的可用案例。另一个称为“判别器...
DCGAN生成手写体数据
GAN_player的博客
08-14 1567
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 13 11:24:13 2017@author: no1 """ import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist im
用于文本识别的合成数据生成器
weixin_33766805的博客
10-11 2217
https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator A synthetic data generator for text recognition   说明： 功能与上篇博客介绍的文本图片生成类似。 安装相关的依赖后，按要求即可以运行demo。   可以生成自己所希望的语料的文本，也可以添加自己所需要的背景。 例如，火车票信息，可以将所有可...
Tensorflow 自己的手写数字实践与数据集制作
Castanea的博客
08-22 2224
前面学习了关于使用MNIST数据集中的数据进行训练和测试。现在要用自己的手写数字进行识别 使用自己的手写数字进行识别 主要部分如下 def application(): testNum = int(input("input the number of test pictures:")) for i in range(testNum): testPic = i...
ACGAN 生成自己手写数字数据集
__不想写代码__的博客
09-29 2461
文章目录前言一、GAN是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 由于有可能使用GAN 网络来做一些数据增强，所以这里复现一下Gan 网络，发现这玩意儿还挺好玩。 一、GAN是什么？ GAN （Generative Adversarial Networks）生成对抗网络，用来生成一下不存在的真实数据。应用场景如下: 1.风格迁移：也就是传说中的AI 画家 2.图像超分辨率重建: 让图像更加清晰 3.生成不存在的真实数据：人脸生成等~ 根据训练时带不带标签，GAN 网络是可分为无监督和半监督式的
tensorflow学习笔记（十）：GAN生成手写体数字（MNIST）
ch18328071580的博客
08-07 2188
本文简单的介绍了生成对抗网络的基本原理，然后搭建了最基本的GAN网络，并对手写体数据集进行了训练，然后生成了手写体数字。
神经合成器: Python实现MNIST数据集模型训练
3. 数据集（dataset mnist）：在命令行参数中指定了数据集为"mnist"，指的是著名的MNIST手写数字数据库。这是一个包含了成千上万的手写数字图片的数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。 4. 模型类型（--model ...
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