Zinnia库的学习和使用过程

(1)zinnia是一个开源的手写识别库。采用C++实现。具有手写识别，学习以及文字模型数据制作转换等功能。

项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ]
    License： NewBSD
    作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki)
    我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法

(2)Zinnia库特点

SVM机实现
    轻量级，可移植
    线程安全，可供C，C++，Perl，Python，Ruby调用
    每秒50-100 char的认识速度
    快速学习
(3) 我已经使用VS2013编译过了zinnia文件,地址是https://download.csdn.net/download/qq_14874791/12567030，可以自行下载。

(4)训练模型文件

为了给zinnia提供识别的基础数据，需要制作训练数据，训练数据用S表达式编写。一般而言，更多数据会产生更好的质量。到目前为止，百日草只支持批量训练，涉及到3个应用，如下：

zinnia_learn.exe：用于对指定元数据进行学习；
zinnia_convert程序将文本模型转换为二进制模型，可以压缩；
zinnia.exe：我们用于测试模型识别文件；

(5)zinnia_learn.exe 的是使用

zinnia_learn.exe 123.s data1.model

(6) zinnia.exe 的使用

zinnia.exe -m data1.model 123.txt

(7) 123.s和123.tx 内容一样，分别如下

(character (value A) (width 300) (height 300) (strokes ((54 58)(249 68)) ((147 10)(145 201)(182 252)) ((224 103)(149 230)(82 240)(53 204)(86 149)(182 139)(240 172)(248 224)(228 250))))
(character (value B) (width 300) (height 300) (strokes ((56 63)(43 213)(67 259)(94 243)) ((213 66)(231 171)(208 217))))
(character (value C) (width 300) (height 300) (strokes ((102 35)(187 45)) ((73 121)(167 105)(206 139)(198 211)(135 275))))
(character (value D) (width 300) (height 300) (strokes ((140 19)(162 38)) ((62 105)(208 100)(51 263)(128 205)(188 268)(260 252))))
(character (value E) (width 300) (height 300) (strokes ((64 94)(240 98)) ((148 35)(159 129)(140 199)(105 247)(64 228)(101 161)(192 161)(222 223)(189 257)) ((223 49)(253 89))))

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