python爬取自如房间信息(二)

主要是针对自如房价的爬取。以下代码对房价图片进行处理，将里面的数字提取出来，然后用knn最近邻算法去对图片上的数据进行分类。


import sys
import cv2
import numpy as np#######   training part    ###############
samples = np.loadtxt('generalsamples.data',np.float32)
responses = np.loadtxt('generalresponses.data',np.float32)
responses = responses.reshape((responses.size,1))model = cv2.ml.KNearest_create()
model.train(samples,cv2.ml.ROW_SAMPLE,responses)def getNum(path):im = cv2.imread(path)out = np.zeros(im.shape,np.uint8)gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#预处理一下for i in range(gray.__len__()):for j in range(gray[0].__len__()):if gray[i][j] == 0:gray[i][j] == 255else:gray[i][j] == 0thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,1,1,11,2)image,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)count = 0 numbers = []for cnt in contours:if cv2.contourArea(cnt)>80:[x,y,w,h] = cv2.boundingRect(cnt)if  h>25:cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)roi = thresh[y:y+h,x:x+w]roismall = cv2.resize(roi,(30,30))roismall = roismall.reshape((1,900))roismall = np.float32(roismall)retval, results, neigh_resp, dists = model.findNearest(roismall, k = 1)string = str(int((results[0][0])))numbers.append(int((results[0][0])))cv2.putText(out,string,(x,y+h),0,1,(0,255,0))count += 1if count == 10:breakreturn numbers# numbers = getNum('1.png')

图片训练集的下载位置为：

generalresponses.data

generalsamples.data

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