基于Python实现手写文字识别

已于 2024-01-12 16:02:35 修改
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分类专栏： Python 文章标签： python 开发语言 AI 文字识别 图像处理 模型训练
于 2023-10-23 09:18:12 首次发布
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本文介绍了如何使用Python实现手写文字识别，应用于智能阅卷，提高阅卷效率和准确性。文章详细阐述了手写文字识别技术的原理，包括图像预处理、特征提取和模型训练，并探讨了在教育领域的应用和未来改进方向。

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基于Python实现手写文字识别，对学生日常作业及考试试卷中的手写内容进行自动识别，实现学生作业、考卷的线上批阅及教学数据的自动分析，提升教职人员工作效率，促进教学管理的数字化和智能化。

目录

引言

背景介绍

手写文字识别技术是近年来在人工智能领域中备受关注的一个热门技术。随着人们对于数字化信息处理的需求日益增长，手写文字识别技术已经广泛应用到各个领域，如自然语言处理、图像识别、金融服务、教育等。智能阅卷作为其中重要的应用之一，也得到了越来越多的关注。

在这里插入图片描述

目前，传统的学科考试或技能考试均需要进行大量的手工阅卷工作，不仅费时费力，还容易出现阅读错误和主观判定不公等问题。因此，利用手写文字识别技术设计和实现一个智能阅卷小程序，便能够很好地解决上述问题，提高阅卷效率和准

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图像识别-文字识别——手写体汉字识别(Python)
urhero的专栏
11-26 1219
要实现手写文字的识别，可以使用Python的AI库，例如TensorFlow或PyTorch，来构建一个深度学习模型。预测和使用：完成模型训练后，可以使用模型来进行手写体文字的识别。模型部署和优化：在部署模型到实际应用中时，可以使用一些优化技术，如量化、剪枝、模型压缩等，以减少模型大小和加速推理过程。模型集成：使用多个训练好的模型进行预测，然后通过投票或加权平均的方式获得最终的预测结果，可以提高识别准确率。数据增强技术：使用数据增强技术可以扩充训练数据集，例如旋转、缩放、平移、翻转等，以增强模型的鲁棒性。
Python的手写字符识别
weixin_63097147的博客
01-08 4988
作为人工智能专业的学生，在认知实习中学到了不少有关人工智能的算法、功能。 其中比较经典的就是手写字符识别了，下面就来说一下吧。 首先是搭建环境，我们使用PyTorch训练一个卷积神经网络来识别MNIST的手写数字。先去官网上根据指南在PC上装好PyTorch环境，然后引入库。 然后是数据准备， 当然是选择用MNIST，文件夹中数据共分为两类，即训练用和测试用，训练用样本非常多，从0到9每个样本文件夹中都有至少五千个图片，而作为测试用的图片也有一万之多。 其次就是代码， 我们使用的是githu..
【项目实训04】手写汉字识别
最新发布
Nix_zz的博客
05-04 297
实现手写汉字的 OCR 识别：将用户的手绘汉字图像转换为可识别文本。提供书写分析与纠正建议：调用 AI 服务对手写汉字进行分析，指出笔顺错误、结构不合理等问题。
python实现手写笔迹，手写识别，语音识别，语音生成,截图识别,截图
lidashent的博客
06-23 6128
文章目录1,先说思路2，实现截图3，祭出源代码 1,先说思路 1，应该实现对于手写笔迹的记录，生成字迹截图 1.1怎么实现呢？在定点和移动中的鼠标所在处画一条线，鼠标按住移动的话，线也会跟着移动 使用一个列表保存所有移动过的点，然后要画线的时候，循环遍历列表，依次画出列表中点到定点之间的线即可。 把所有相邻两个点之间都画一条线，就能断断续续连成鼠标的痕迹了。 当鼠标按住移动然后松开的时候，往保存所有移动过的点的列表中添加一个断点(-1, -1)。然后在每次画线的时候，都判断一下是不是断 点，如果是断点
基于SVM的手写字体识别（Python版本）
09-07
这是一份基于支持向量机（SVM）的手写字体识别源代码（Python版本），目前只支持二分类识别。实现了快速SMO算法。
python手写汉字识别_python实现简单的文字识别
weixin_39639514的博客
11-24 3772
将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition，OCR）。今天我们用到的就是一个OCR 库——Tesseract。首先要安装Tesseract，除了最基本的pip安装外，还要下载Tesseract-OCR程序。1.下载所需的python包：pip install Pillowpip install pytesseract安装时前面一直next就可...
免费轻松识别手写汉字工具-python
10-09
手写汉字，机器汉字识别，单字识别准确率可达到中文98%以上。基于腾讯开放平台实现。
python 手写字符识别
lfy2508125508的博客
01-09 2360
代码来源 GitHub - mivlab/AI_course 一、对于图像的训练 数据集：https://pan.baidu.com/s/18Fz9Cpj0Lf9BC7As8frZrw 提取码：xhgk 注意：训练时需要在添加参数，即训练集的目录 训练集有60000万张0-9的手写字符图片 import torch import math import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from torchvisio.
python深度学习——手写字符识别
m0_64077441的博客
01-09 6691
PS：第一次写博客，出现问题请见谅。 一、深度学习的介绍 深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。 二、手写字符识别的介绍 手写字符识别是通过将收集来的的字符图片转化为数字，然后进行训练。最后通过训...
python实现手写识别系统
weixin_48882021的博客
10-10 4059
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、手写识别系统 二、主要步骤 1.准备数据：将图像转换为测试向量 2.测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字 总结 前言 knn算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法，核心思想：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个相邻点的信息进行预测。 通常，在分类任务中可使用"投票法"...
python识别手写文字_Python3实现简单可学习的手写体识别(实例讲解)
weixin_39611031的博客
11-20 1477
1.前言版本：Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012以前一直觉得，机器学习、手写体识别这种程序都是很高大上很难的，直到偶然看到了这个视频，听了老师讲的思路后，瞬间觉得原来这个并不是那么的难，原来我还是有可能做到的。于是我开始顺着思路打算用Python、PyQt、SQLServer做一个出来，看看能不能行。然而中间遇到了太多的问题，数据库方面的问题有十几个，PyQ...
tensorflow框架手写文字识别python源码案例.zip
07-09
用Python写的手写字体识别系统，基于TensorFlow的框架，很适合初学者的学习使用
python文字识别
10-27
基于tkinter与pytesseract实现的图形用户界面进行文字识别，本例适用于表格类型图片，若想使用其他类型，请对编码进行修改
Python文字识别
12-14
利用opencv的简易Python文字识别demo，可能有点小问题，随后会优化
python识别手写文字_深度学习---手写字体识别程序分析（python）
weixin_39592137的博客
11-20 1358
我想大部分程序员的第一个程序应该都是“hello world”，在深度学习领域，这个“hello world”程序就是手写字体识别程序。这次我们详细的分析下手写字体识别程序，从而可以对深度学习建立一个基本的概念。1.初始化权重和偏置矩阵，构建神经网络的架构import numpy as npclass network():def __init__(self, sizes):self.num_lay...
python识别手写文字_python实现ocr-手写体识别
weixin_39725594的博客
11-23 1608
python实现OCR-手写体识别日常生活中很多重要的文献在存在于图片中，需要手动输入到word,excel，这样麻烦又费时。为了能提高效率，我们可以使用腾讯提供的API来满足我们的要求，直接通过图片提取图片上的文字内容。接口描述接口请求域名：https://recognition.image.myqcloud.com/ocr/handwriting本接口（handwriting）用于手写体识别。...
python识别手写文字_Python机器学习之手写数字辨识
weixin_39908758的博客
11-23 339
手写体辨识手写体文本辨识问题可以追溯到第一代从手写体文档中识别单个字符的自动化机器。例如，你可以想象这样一个场景：邮局里信件堆积如山，因此需要借助自动化手段识别五位邮政编码，而只有正确识别，才能实现自动化和高效地分拣邮件。面对该应用场景，你可能想到多种应用，其中也许会有OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）软件，它读入手写体或印刷体文本，识别其中的文字后...
如何使用Python keras实现手写文字识别？
梦在硅谷的博客
05-03 1446
随着计算机技术的进步，人工智能技术已经逐渐走进了我们的生活，其中深度学习技术是人工智能领域的重要组成部分。深度学习技术已经在图像、语音、自然语言处理等领域取得了很大的成功，其中图像识别技术是深度学习应用最为广泛的领域之一。本文将介绍如何使用Python keras实现手写文字识别。本文介绍了如何使用Python keras实现手写文字识别。我们首先对MNIST数据集进行预处理，然后构建了一个卷积神经网络模型，使用Adadelta优化算法进行模型训练，最后使用测试集对模型进行评估。
python sklearn MLP多层感知器 手写字识别
rankiy的博客
08-23 4249
python MLP多层感知器 手写识别 手写识别是常见的图像识别任务，计算机通过 手写体图片来识别出图片中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异 大小不一，造成了计算机对手写识别任务的一些困难 数字手写体识别由于其有限的类别（0-9共10个数字） 成为了相对简单的手写识别任务，DBRHD和MNIST是常用的两个数字手写识别数据集 MNIST数据集 MNIST的下载连接：http://y...
手写字符识别python
12-27
### 使用Python实现手写字符识别 #### 准备工作 为了构建一个能够识别手写字符的模型，准备阶段涉及安装必要的库以及加载数据集。通常情况下会采用MNIST数据库作为训练样本，该数据集中包含了大量0到9的手写字体图片[^1]。 ```bash pip install tensorflow numpy matplotlib ``` #### 构建模型结构 通过TensorFlow框架下的Keras API来定义简单的卷积神经网络(CNN)，这是处理图像分类任务的理想选择之一。CNN能自动提取特征并学习不同模式之间的映射关系。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10)) ``` #### 编译与训练模型 设置优化器(optimizer)、损失函数(loss function)及评估指标(metrics)，之后就可以利用已有的数据集来进行模型参数的学习过程了。对于多类别分类问题而言，交叉熵(cross entropy)是一个常用的选择；而Adam算法因其良好的收敛性能也被广泛应用于梯度下降过程中。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels)) ``` #### 测试与预测 完成上述步骤后即可对新输入的数据做出预测。这里展示了一个简单的方法用于显示测试集中某个具体实例及其对应的预测结果。 ```python probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions = probability_model.predict(test_images) def plot_image(i, predictions_array, true_label, img): ... plot_value_array(0, predictions[0], test_labels) plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2 * i + 2) plot_image(0, predictions[0], test_labels, test_images) ```
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