手写数据合成记录

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#python #opencv

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

Tensorflow 自己的手写数字实践与数据集制作
Castanea的博客
08-22 2271
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...
tensorflow学习笔记（十）：GAN生成手写体数字（MNIST）
ch18328071580的博客
08-07 2250
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。
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
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.
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： ...
生成式AI系列 —— DCGAN生成手写数字
qq_43456016的博客
08-20 1004
【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
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...
基于YOLOv3-tiny和darknet框架的端到端英文手写字符识别系统_支持多色彩背景与前景的手写字符定位与识别_用于课堂交互系统中便利贴选择题答案自动识别_包含数据合成模块.zip
最新发布
08-16
该系统通过端到端的学习方式，结合YOLOv3-tiny模型和darknet框架，实现了快速、准确的英文手写字符识别功能，并且通过数据合成模块的引入，进一步提高了系统的实用性和可靠性。它不仅推动了课堂交互技术的进步，也为...
19、难以置信它不是更好：阿尔茨海默病手写空中运动合成生成
websocket5live的博客
06-26 51
本文探讨了阿尔茨海默病对书写能力的影响，特别是非接触纸面的空中运动变化，并介绍了通过机器学习模型合成生成患者手写样本的研究方法。研究不仅展示了空中运动分析在疾病早期诊断和病情监测中的潜力，还展望了其在临床、家庭及教育领域的应用前景和技术优化方向。
15、数据增强技术在手写识别中的应用与挑战
wdx0123456的博客
06-10 61
本文详细介绍了数据增强技术在手写识别中的应用与挑战。文章探讨了几何变换、颜色调整和噪声添加等基础方法，并结合实际案例，如使用GANs生成乌尔都语手写连字和脚本级词样本增强，展示了其显著效果。同时，还分析了数据增强面临的挑战，并展望了未来发展趋势。通过本文，读者可以全面了解数据增强的核心价值及其在手写识别领域的实践意义。
【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...
【学习】手写数字生成
盖丽男
08-20 1008
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。
DCGAN生成手写体数据
GAN_player的博客
08-14 1615
#!/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
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 3651
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...
用于文本识别的合成数据生成器
weixin_33766805的博客
10-11 2257
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...
1.1.GAN-学习生成手写数字
fdgdg1的博客
11-17 589
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..
ACGAN 生成自己手写数字数据集
__不想写代码__的博客
09-29 2556
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
make sense创建手写字数据集教程
06-28
### 如何创建手写字数据集 创建一个手写字数据集是一个复杂但非常有价值的过程，尤其是对于机器学习和深度学习任务来说。以下是一个详细的教程，涵盖了从规划到实现的各个步骤。 #### 1. 确定数据集的目标 在开始之前，首先要明确你的数据集将用于什么目的。例如： - 是用于手写数字识别（如MNIST）还是手写汉字识别（如Traditional-Chinese-Handwriting-Dataset）？ - 数据集是否需要支持多语言或特定方言？ - 是否需要考虑不同的书写风格（如草书、楷书等）？ 这一步将决定后续的数据收集方式、标注标准以及最终数据集的结构。 #### 2. 设计数据采集方案 ##### 2.1 手动采集 可以通过在线平台让用户直接在网页上书写字符，或者通过移动设备的应用程序进行手写输入。这种方式的优点是可以获得高质量的手写样本，但缺点是需要大量的人力参与。 ##### 2.2 使用现有工具生成合成数据 可以使用图像处理软件或编程库（如OpenCV、PIL等）生成模拟的手写体图像。这种方法适用于训练模型时缺乏真实数据的情况，但需要注意合成数据与真实数据之间的分布差异。 ##### 2.3 利用公开数据集扩展 可以基于现有的开源项目（如MNIST[^3] 或 Traditional-Chinese-Handwriting-Dataset[^1]）进行扩展，添加新的样本或调整标注格式以适应自己的需求。 #### 3. 数据预处理 一旦收集到了原始数据，就需要进行一系列预处理操作来确保数据质量： ##### 3.1 图像标准化 - 将所有图像统一为相同的尺寸（如28x28像素）。 - 对图像进行归一化处理，将灰度值缩放到[0,1]区间。 ##### 3.2 噪声去除 使用滤波器（如高斯滤波、中值滤波）去除不必要的噪声，提升图像清晰度。 ##### 3.3 背景清理 如果背景颜色不一致或存在干扰线条，可以使用阈值分割、边缘检测等技术提取前景字符区域。 #### 4. 数据标注 每张图像都需要有对应的标签，表示该图像所代表的字符。标注方法包括： - **手动标注**：由人工逐张标记，适合小规模数据集。 - **半自动标注**：结合OCR工具初步识别后由人工校对。 - **自动标注**：适用于合成数据，可以直接记录生成时的标签信息。 #### 5. 数据集划分 将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常的比例是70%训练集、15%验证集、15%测试集。这样可以在不同阶段评估模型性能并防止过拟合。 #### 6. 存储格式选择 常见的存储格式包括： - **CSV文件**：适合小型数据集，每一行对应一个样本及其标签。 - **HDF5文件**：适合大规模数据集，支持高效读取和压缩。 - **TFRecord**：TensorFlow推荐的二进制格式，便于构建高效的输入流水线。 #### 7. 示例代码：使用Python生成简单手写数字数据集 下面是一个简单的示例，展示如何使用Python生成并保存手写数字图像及其标签。 ```python import numpy as np from PIL import Image import os # 创建目录 os.makedirs("handwritten_digits", exist_ok=True) # 生成随机手写数字图像（模拟数据） for i in range(100): # 生成100个样本 label = np.random.randint(0, 10) # 随机标签0-9 img = np.random.rand(28, 28) * 255 # 随机噪声图像 img = img.astype(np.uint8) image = Image.fromarray(img) image.save(f"handwritten_digits/{label}_{i}.png") ``` #### 8. 发布与维护 最后，你可以将数据集发布到GitHub或其他开放平台供他人使用。同时定期更新数据集，修复错误，并根据用户反馈改进数据质量和多样性。 ---
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