python识别图片背景中数字_用python识别一张数字图片

这是我看《深度学习入门——基于Python的理论和实现》的第N天，这本书，教你如何利用python，不用机器学习第三方库，自己去实现那些高大上的机器学习能实现的功能。

是的它会涉及到很多数学知识，尤其是矩阵的处理，还有微分等等，但是作者写的真的很细心，真厉害的人物。

在看这种类型书的时候，不知道你们会不会有这种情况，上一次看的内容很容易忘记(可能是我每次看隔的时间都太长了，没有一口气把它看完，但是这真的很难做到)，特别是很多的函数在后面的实例调用的时候，可能我还能记得这个函数是干嘛用的，却很难想起来它是怎么实现的…所以，我们需要做总结，要多做总结，总结，结。

好了言归正传，你是否很好奇，程序是如何看懂一张图片上的手写数字到底是几呢？没有天才的头脑，我根本想不出可能用程序实现计算机视觉的方法，但是神奇的是，像识别数字这样的技术，技术上甚至可以达到99%的正确率。那么到底是如何实现的呢，看了前四章，我似乎明白了，哦！原来是这样，真**的牛逼！

让我们来看看自己如何编写一个能识别数字图片的Python程序(专业的部分真的没把握讲清楚，有兴趣的一定要去看看这本书)

首先，我们知道计算机可以识别图片中的数字，是通过从大量的图片中找规律(似乎可以这么认为，其实是通过不断调节所谓的神经网络中的参数的方法)，从而找到图片像素和标签之间的某种关系，以达到识别的目的。简单说就是这样：

给一个图片

机器随机初始化参数(其实若按照正态分布初始化将取得较好的结果)

机器：这是0

修改参数

机器调节下自己的神经网络参数：这是5

修改参数

机器再调节下自己的神经网络参数：这是3

修改参数

…(不停重复)

(不知道结果怎么知道如何修改参数呢？很简单，人工来标注好正确结果)

所以，我们要实现这么几个步骤

(1)我要大量的数据来让我学习和测试结果。可以用MNIST(一个有60000数字图片且已经人工标注好的数据集)

(2)我要写一个函数用于判断这个图片是数字几

(3)我要写一个函数，用来告诉我我的结果和正确结果差多少(我们先管这个值叫loss)，我通过调节参数应该让这个值不断降低

(4)我要写一个函数来调节神经网络的参数。这块还要注意，参数调节可不是随便调节的，我们要想方法让参数的调节使得loss减小，而且是减小的最快的那个方向(这块用一个叫做梯度法的方法，涉及微分，其实花点时间你可以搞明白的)

(5)最后就是循环，不停的修正我们的参数，到了后面，我们的识别正确率也就越来越高了

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