генерация тестовых данных для распознавания рукописного ввода нулевой сети

-1

Может ли кто-то поделиться октавным/матлабским кодом/алгоритмом, чтобы предварительно обработать фотографию с мобильной камеры рукописной цифры. После предварительной обработки данные должны иметь аналогичную характеристику, например, данные набора данных MNIST. У меня есть нейронная сеть, обученная с использованием набора даты MNIST. Теперь я хочу протестировать свою реализацию , взяв рукописную цифру с помощью телефона camere и сохранив ее на своем компьютере. Я хочу дать этот образ в качестве входных данных для проверки реализации нейронной сети. Заранее спасибо !!генерация тестовых данных для распознавания рукописного ввода нулевой сети

источник

2013-11-30 user3051413

Сохраните файл на свой компьютер, перетащите его в рабочий каталог MATLAB, загрузите изображение, запустите его через свою реализацию. Это тонкий очень простой материал MATLAB, который вы можете найти (особенно для тех, кто реализовал свои собственные NN!). Поскольку вы не указали ни одного кода, показывающего, что вы что-то пробовали, вам больше не поможет. – Falimond

Да, согласитесь, это выглядит принципиально, но когда я попробовал, это не сработало для меня. – user3051413

Да, согласитесь, это выглядит обычным, но когда я попробовал, это не сработало для меня. Моя реализация NN обучается с использованием набора данных обучения MNIST, и я прошел проверку с использованием набора данных тестирования MNIST. Похоже, что необходимо выполнить некоторую предварительную обработку изображения, захваченного в соответствии с форматом MNIST, и только моя сеть может предсказать. Моя проблема прямая: у меня есть захваченное однозначное изображение. Чтобы сохранить его на компьютере, необходимо преобразовать его в 28 * 28-битное изображение с характеристикой, подобной данным MNIST, чтобы я мог проверить свой NN с этим. – user3051413

Поскольку он уже сохранен на вашем компьютере, перетащите файл изображения в любой каталог, в котором находятся ваши NN-файлы/источники изображений.

myImage = imread('myImageName.jpg'); %load the image file 

grayImage = rgb2gray(myImage); 

% maybe there is some processing you should do here so that the mean pixel white value for 
% your image is the same as that of the MNIST data, and also centered in the window 
% or maybe just test it as is and see how your NN implementation handles it 

formatMNIST = imresize(greyImage,[28,28]); % change size to 28x28 

% now formatMNIST should be useable in your NN

источник

2013-11-30 18:26:52 Falimond

генерация тестовых данных для распознавания рукописного ввода нулевой сети

ответ

Смежные вопросы