파이썬을 활용한 숫자 이미지 구분법 (Classification of Number Images)

def var_pos(binary):

    r, c = binary.shape

    II = []; JJ=[]

    for i in range(r):

        for j in range(c):

            if binary[i, j] > 0:

                II.append(i)

                JJ.append(j)

    var_x = np.var(II)

    var_y = np.var(JJ)

    return var_x, var_y

def mean_pos(binary):

    r, c = binary.shape

    II = []; JJ=[]

    for i in range(r):

        for j in range(c):

            if binary[i, j] > 0:

                II.append(i)

                JJ.append(j)

    mean_x = int(np.mean(II))

    mean_y = int(np.mean(JJ))

    return mean_x, mean_y

dirs = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

def main():

    cou = 1

    for dir in dirs:

        path_dir = './'+dir

        file_list = os.listdir(path_dir)

        c_a = [];c_b = []

        d_a = [];d_b = []

        for file in file_list:

            file_path = path_dir + '/' + file

            img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR)

            img = img[20:200, 20:200, :]

            gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            dst = cv2.Canny(gray, 50, 250)

           

            mean_x, mean_y = mean_pos(dst)

            A = dst[:mean_x,:]

            B = dst[mean_x:,:]

            var_x_A, var_y_A = var_pos(A)

            var_x_B, var_y_B = var_pos(B)

            cv2.imshow('dst', dst)

            cv2.waitKey(10)

            c_a.append(var_x_A)

            d_a.append(var_y_B)

       

        plt.scatter(c_a, d_a)

        plt.xlim(0, 500)

        plt.ylim(0, 600)

        if cou < 8:

            plt.pause(1)

        else:

            break

    cou += 1

    plt.show()

if __name__ == '__main__':

    main()

 

[결과]