基于深度学习的手写汉字识别

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本文最后有下载链接，如有需要可自行下载！！！

视频演示：

opencv手写汉字识别

运行界面如下所示：

选择图片：

识别：

训练的数据集为：手写汉字图片-HWDB的原始数据来自来自于中科院自动化研究所，一共包含3000多个汉字。

下面是代码部分：

读取训练图片：

import cv2 as cv
import numpy as npwith open('data.txt','r') as f:lines=f.readlines()split=0.2
# np.random.seed(15)
np.random.shuffle(lines)
train_len=int(len(lines)*(1-split))
test_len=len(lines)-train_len
train_lines=lines[:train_len]
test_lines=lines[train_len:]
def change(img,tr=(255,255,255),ll=50):h,w=img.shape[0],img.shape[1]da=max(h,w)rate=da/llimg=cv.resize(img,(int(w/rate),int(h/rate)))h2,w2=img.shape[0],img.shape[1]t=int((ll-h2)/2)b=ll-h2-tl=int((ll-w2)/2)r=ll-w2-limg=cv.copyMakeBorder(img,t,b,l,r,cv.BORDER_CONSTANT,value=tr)return img
def get_data(dd=True,batch_size=32):x=[]y=[]while True:if dd:linss=train_lineselse:linss=test_linesfor lin in linss:name=lin.split()[0]lab=lin.split()[1]lab=np.eye(1311)[int(lab)]src=cv.imread(name)src=change(src)#数据增强t=np.random.randint(0,15)src = cv.copyMakeBorder(src, t, t, t, t, cv.BORDER_CONSTANT, value=(255,255,255))src=cv.resize(src,(50,50))# cv.imshow('a1122', src)# cv.waitKey(0)gray=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)thred=np.where(gray>220,0,255).astype('uint8')thred=(thred/255).astype('float32')x.append(thred)y.append(lab)if len(x)==batch_size:train_x=np.array(x).astype('float32')train_y=np.array(y).astype('float32')x=[]y=[]yield train_x,train_yif __name__ == '__main__':get_data()

搭建网络训练数据：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import (EarlyStopping, ReduceLROnPlateau,TensorBoard,ModelCheckpoint)
from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Dropout,Input
from tensorflow.keras import Model
from  generate_data import get_data,train_len,test_len#tf.random.set_seed(16)
def mmod(shape=(50,50)):inputs=Input(shape=shape)inp=Flatten()(inputs)x1=Dense(1500,activation='relu')(inp)x2=Dense(1500,activation='relu')(x1)x2 = Dense(1500, activation='relu')(x2)x3 = Dense(1311, activation='softmax')(x2)model=Model(inputs,x3)return model
model=mmod()
model.summary()
model.load_weights('model_data/ep019-loss1.797-val_loss2.295.h5')
if __name__ == '__main__':batch_size=50model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])log_dir='logs/'reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=3, verbose=1)checkpoint = ModelCheckpoint(log_dir + 'ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}.h5',monitor='val_loss', save_weights_only=True, save_best_only=False, period=1)model.fit_generator(get_data(batch_size=batch_size),steps_per_epoch=train_len//batch_size,validation_data=get_data(dd=False,batch_size=batch_size),validation_steps=test_len//batch_size,epochs=50,callbacks=[reduce_lr,checkpoint])

本文的代码及训练使用的数据集都已放在下面的下载链接中，已做好gui界面，直接运行即可。
下载以后只需要运行main.py即可，如需要配置环境可私信作者。
下载地址：下载链接

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