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這篇文章將為大家詳細講解有關用keras模型如何實現(xiàn)識別自己手寫的數(shù)字方式，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

環(huán)境：Python+keras，后端為Tensorflow

訓練集：MNIST

對于如何訓練一個識別手寫數(shù)字的神經(jīng)網(wǎng)絡，網(wǎng)上資源十分豐富，并且能達到相當高的精度。但是很少有人涉及到如何將圖片輸入到網(wǎng)絡中并讓已經(jīng)訓練好的模型驚醒識別，下面來說說實現(xiàn)方法及注意事項。

首先import相關庫，這里就不說了。

然后需要將訓練好的模型導入，可通過該語句實現(xiàn)：

model = load_model('cnn_model_2.h6') （cnn_model_2.h6替換為你的模型名）

之后是導入圖片，需要的格式為28*28?？捎胦pencv導入：

img = cv2.imread('temp3.png', 0) （temp3.png替換為你手寫的圖片）

然后reshape一下以符合模型的輸入要求：

img = (img.reshape(1,1,28,28)).astype("float32")/255

之后就可以用模型識別了：

predict = model.predict_classes(img)

最后print一下predict即可。

下面劃重點：因為MNIST使用的是黑底白字的圖片，所以你自己手寫數(shù)字的時候一定要注意把得到的圖片也改成黑底白字的，否則會識別錯（至少我得到的結論是這樣的 ，之前用白底黑字的圖總是識別出錯）

源碼一覽：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
model = load_model('cnn_model_2.h6')

image = cv2.imread('temp3.png', 0)
img = cv2.imread('temp3.png', 0)

img = (img.reshape(1,1,28,28)).astype("float32")/255
predict = model.predict_classes(img)
print ('識別為：')
print (predict)

cv2.imshow("Image1", image)
cv2.waitKey(0)

名稱欄目：用keras模型如何實現(xiàn)識別自己手寫的數(shù)字方式-創(chuàng)新互聯(lián)
標題URL：http://jinyejixie.com/article46/hehhg.html

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