0.引言
介绍了如何生成手写体数字的数据，提取特征，借助 sklearn 机器学习模型建模，进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试。
用到的几种模型：
1. LR，Logistic Regression， （线性模型）中的逻辑斯特回归
2. Linear SVC，Support Vector Classification， （支持向量机）中的线性支持向量分类
3. MLPC，Multi-Layer Perceptron Classification， （神经网络）多层感知机分类
4. SGDC，Stochastic Gradient Descent Classification， （线性模型）随机梯度法求解
手写体的识别是一个 分类 问题，提取图像特征作为模型输入，输出到标记数字 1-9；
主要内容：
1. 生成手写体数字数据集；
2. 提取图像特征存入 CSV；
3. 利用机器学习建立和测试手写体数字识别模型;
（如果你想尝试生成自己的数据集可以参考我的另一篇博客：http://www.cnblogs.com/AdaminXie/p/8379749.html）
源码上传到了我的 GitHub: https://github.com/coneypo/ML_handwritten_number， 有问题可以留言或者联系我邮箱；
得到不同样本量训练下，几种机器学习模型精度随样本的变化关系曲线：
图 0 不同样本数目下的四种模型的测试精度（ 数据集大小从 100 到 5800，间隔 100 ）
1. 开发环境
python: 3.6.3
import PIL, cv2, pandas, numpy, os, csv, random
需要调用的 sklearn 库：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 线性模型中的 Logistic 回归模型
from sklearn.linear_model import SGDClassifier # 线性模型中的随机梯度下降模型
from sklearn.svm import LinearSVC # SVM 模型中的线性 SVC 模型
from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 神经网络模型中的多层网络模型
2.整体设计思路
图 1 整体的框架设计
工程的目的，是想利用机器学习模型去训练识别生成的随机验证码图像（单个数字 1-9 ），通过以下三个步骤实现：
1. 生成手写体数据集
2. 提取特征向量写入 CSV
3. sklearn 模型训练和测试
图 2 整体的设计流程
3. 编程过程
3.1 生成多张单个验证码图像 ( generate_folders.py, generate_handwritten_numbers.py )
图 3 生成的多张单个验证码图像
手写体数据集的生成在我的另一篇博客详细介绍：（ Link：http://www.cnblogs.com/AdaminXie/p/8379749.html ）
思路就是 random 随机生成数字 1-9，然后利用PIL的画笔工具进行画图，对图像进行扭曲，然后根据随机数的真实标记 1-9，保存到对应文件夹内，用标记+序号命名。
1 draw = ImageDraw.Draw(im) # 画笔工具
3.2 提取特征向量写入 CSV ( get_features.py )
这一步是提取图像中的特征。生成的单个图像是 30*30 即 900 个像素点的；
为了降低维度，没有选择 900 个像素点每点的灰度作为输入，而是选取了 30 行每行的黑点数，和 30 列每列的黑点数作为输入，这样降到了 60 维。
(a) 提取 900 维特征
(b) 提取 60 维特征
图 4 提取图像特征
特征的提取也比较简单，逐行逐列计算然后计数求和：
def get_feature(img):
# 提取特征
# 30*30的图像， width, height = img.size global pixel_cnt_list
pixel_cnt_list=[] height = 30
for y in range(height):
pixel_cnt_x = 0
for x in range(width):
# print(img.getpixel((x,y)))
if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑点
pixel_cnt_x += 1 pixel_cnt_list.append(pixel_cnt_x) for x in range(width):
pixel_cnt_y = 0
for y in range(height):
if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑点
pixel_cnt_y += 1 pixel_cnt_list.append(pixel_cnt_y) return pixel_cnt_list
所以我们接下来需要做的工作是，遍历访问文件夹 num_1-9 中的所有图像文件，进行特征提取，然后写入 CSV 文件中：
with open(path_csv+"tmp.csv", "w", newline="") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
# 访问文件夹 1-9
for i in range(1, 10):
num_list = os.listdir(path_images + "num_" + str(i))
print(path_images + "num_" + str(i))
print("num_list:", num_list)
# 读到图像文件
if os.path.isdir(path_images + "num_" + str(i)):
print("样本个数：", len(num_list))
sum_images = sum_images + len(num_list) # Travsel every single image to generate the features
for j in range(0, (len(num_list))): # 处理读取单个图像文件提取特征
img = Image.open(path_images + "num_" + str(i)+"/" + num_list[j])
get_features_single(img)
pixel_cnt_list.append(num_list[j][0]) # 写入CSV
writer.writerow(pixel_cnt_list)
图 5 提取出来的 CSV 文件（前 60 列为输入特征，第 61 列为输出标记）
3.3 sklearn 模型训练和测试 ( ml_ana.py, test_single_images.py )
之前的准备工作都做完之后，我们生成了存放着 60 维输入特征和 1 维输出标记的 61 列的 CSV 文件;
然后就可以利用这些数据，交给 sklearn 的机器学习模型进行建模处理。
3.3.1 特征数据加工
第一步需要对 CSV 文件中的数据进行提取，利用 pd.read_csv 进行读取。写入 CSV 时，前 60 列为 60 维的特征向量，第 61 列为输出标记 1-9;
利用前面已经提取好的特征 CSV;
# 从 CSV 中读取数据
def pre_data():
# CSV61维表头名
column_names = [] for i in range(0, 60):
column_names.append("feature_" + str(i))
column_names.append("true_number") # 读取csv
path_csv = "../data/data_csvs/"
data = pd.read_csv(path_csv + "data_10000.csv", names=column_names) # 提取数据集
global X_train, X_test, y_train, y_test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
data[column_names[0:60]],
data[column_names[60]],
test_size=0.25, # 75% for 训练，25% for 测试
random_state=33
)
利用sklearn库的 train_test_split 函数 将数据进行分割，
得到训练集数据：X_train, y_train
得到测试集数据：X_test, y_test
3.3.2 模型训练和测试
经过前面一系列的准备工作做完，这里正式开始使用 sklearn 的机器学习模型建模；
调用 sklearn 利用训练数据对模型进行训练，然后利用测试数据进行性能测试，并且保存模型到本地 ( "/data/data_models/model_xxx.m")；
ml_ana.py:
# created at 2018-01-29
# updated at 2018-09-28 # Author: coneypo
# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub: https://github.com/coneypo/ML_handwritten_number from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化 # 调用模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 线性模型中的 Logistic 回归模型
from sklearn.svm import LinearSVC # SVM 模型中的线性 SVC 模型
from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 神经网络模型中的多层网络模型
from sklearn.linear_model import SGDClassifier # 线性模型中的随机梯度下降模型 # 保存模型
from sklearn.externals import joblib # 从 CSV 中读取数据
def pre_data():
# CSV61维表头名
column_names = [] for i in range(0, 60):
column_names.append("feature_" + str(i))
column_names.append("true_number") # 读取csv
path_csv = "../data/data_csvs/"
data = pd.read_csv(path_csv + "data_10000.csv", names=column_names) # 提取数据集
global X_train, X_test, y_train, y_test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
data[column_names[0:60]],
data[column_names[60]],
test_size=0.25, # 75% for 训练，25% for 测试
random_state=33
) path_saved_models = "../data/data_models/" # LR, logistic regression, 逻辑斯特回归分类（线性模型）
def way_LR():
X_train_LR = X_train
y_train_LR = y_train X_test_LR = X_test
y_test_LR = y_test # 数据预加工
# ss_LR = StandardScaler()
# X_train_LR = ss_LR.fit_transform(X_train_LR)
# X_test_LR = ss_LR.transform(X_test_LR) # 初始化LogisticRegression
LR = LogisticRegression() # 调用LogisticRegression中的fit()来训练模型参数
LR.fit(X_train_LR, y_train_LR) # 使用训练好的模型lr对X_test进行预测
# 结果储存在y_predict_LR中
global y_predict_LR
y_predict_LR = LR.predict(X_test_LR) # 评分函数
global score_LR
score_LR = LR.score(X_test_LR, y_test_LR)
print("The accurary of LR:", '\t', score_LR) # 保存模型
joblib.dump(LR, path_saved_models + "model_LR.m") return LR # 多层感知机分类（神经网络）
def way_MLPC():
X_train_MLPC = X_train
y_train_MLPC = y_train X_test_MLPC = X_test
y_test_MLPC = y_test # ss_MLPC = StandardScaler()
# X_train_MLPC = ss_MLPC.fit_transform(X_train_MLPC)
# X_test_MLPC = ss_MLPC.transform(X_test_MLPC) MLPC = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(13, 13, 13), max_iter=500)
MLPC.fit(X_train_MLPC, y_train_MLPC) global y_predict_MLPC
y_predict_MLPC = MLPC.predict(X_test_MLPC) global score_MLPC
score_MLPC = MLPC.score(X_test_MLPC, y_test_MLPC)
print("The accurary of MLPC:", '\t', score_MLPC) # 保存模型
joblib.dump(MLPC, path_saved_models + "model_MLPC.m") return MLPC # Linear SVC， Linear Supported Vector Classifier, 线性支持向量分类(SVM支持向量机)
def way_LSVC():
X_train_LSVC = X_train
y_train_LSVC = y_train X_test_LSVC = X_test
y_test_LSVC = y_test # Standard Scaler
# ss_LSVC = StandardScaler()
# X_train_LSVC = ss_LSVC.fit_transform(X_train_LSVC)
# X_test_LSVC = ss_LSVC.transform(X_test_LSVC) LSVC = LinearSVC()
LSVC.fit(X_train_LSVC, y_train_LSVC) global y_predict_LSVC
y_predict_LSVC = LSVC.predict(X_test_LSVC) global score_LSVC
score_LSVC = LSVC.score(X_test_LSVC, y_test_LSVC)
print("The accurary of LSVC:", '\t', score_LSVC) # 保存模型
joblib.dump(LSVC, path_saved_models + "model_LSVC.m") return LSVC # SGDC, stochastic gradient decent 随机梯度下降法求解(线性模型)
def way_SGDC():
X_train_SGDC = X_train
y_train_SGDC = y_train X_test_SGDC = X_test
y_test_SGDC = y_test # ss_SGDC = StandardScaler()
# X_train_SGDC = ss_SGDC.fit_transform(X_train_SGDC)
# X_test_SGDC = ss_SGDC.transform(X_test_SGDC) SGDC = SGDClassifier(max_iter=5) SGDC.fit(X_train_SGDC, y_train_SGDC) global y_predict_SGDC
y_predict_SGDC = SGDC.predict(X_test_SGDC) global score_SGDC
score_SGDC = SGDC.score(X_test_SGDC, y_test_SGDC)
print("The accurary of SGDC:", '\t', score_SGDC) # 保存模型
joblib.dump(SGDC, path_saved_models + "model_SGDC.m") return SGDC pre_data()
way_LR()
way_LSVC()
way_MLPC()
way_SGDC()
3.3.3 测试 ( test_single_images.py )
对于一张手写体数字，提取特征然后利用保存的模型进行预测；
# created at 2018-01-29
# updated at 2018-09-28 # Author: coneypo
# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub: https://github.com/coneypo/ML_handwritten_number # 利用保存到本地的训练好的模型，来检测单张 image 的标记 from sklearn.externals import joblib
from PIL import Image img = Image.open("../test/test_1.png") # Get features
from generate_datebase import get_features
features_test_png = get_features.get_features_single(img) path_saved_models = "../data/data_models/" # LR
LR = joblib.load(path_saved_models + "model_LR.m")
predict_LR = LR.predict([features_test_png])
print("LR:", predict_LR[0]) # LSVC
LSVC = joblib.load(path_saved_models + "model_LSVC.m")
predict_LSVC = LSVC.predict([features_test_png])
print("LSVC:", predict_LSVC[0]) # MLPC
MLPC = joblib.load(path_saved_models + "model_MLPC.m")
predict_MLPC = MLPC.predict([features_test_png])
print("MLPC:", predict_MLPC[0]) # SGDC
SGDC = joblib.load(path_saved_models + "model_SGDC.m")
predict_SGDC = SGDC.predict([features_test_png])
print("SGDC:", predict_SGDC[0])
3.3.4 绘制样本数-精度图像
可以绘图来更加直观的精度：
# 2018-01-29
# By TimeStamp
# cnblogs: http://www.cnblogs.com/AdaminXie/
# plot_from_csv.py
# 从存放样本数-精度的CSV中读取数据，绘制图形 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd # CSV路径
path_csv = "F:/***/P_ML_handwritten_number/data/score_csv/" # 存储x轴坐标
x_array = [] # 存储精度
LR_score_arr = []
LSVC_score_arr = []
MLPC_score_arr = []
SGDC_score_arr = [] # 读取CSV数据
column_names = ["samples", "acc_LR", "acc_LSVC", "acc_MLPC", "acc_SGDC"]
rd_csv = pd.read_csv(path_csv + "score_100to5800.csv", names=column_names) print(rd_csv.shape) for i in range(len(rd_csv)):
x_array.append(float(rd_csv["samples"][i]))
LR_score_arr.append(float(rd_csv["acc_LR"][i]))
LSVC_score_arr.append(float(rd_csv["acc_LSVC"][i]))
MLPC_score_arr.append(float(rd_csv["acc_MLPC"][i]))
SGDC_score_arr.append(float(rd_csv["acc_SGDC"][i])) ################ 3次线性拟合 ################
xray = np.array(x_array)
y_LR = np.array(LR_score_arr)
y_LSVC = np.array(LSVC_score_arr)
y_MLPC = np.array(MLPC_score_arr)
y_SGDC = np.array(SGDC_score_arr) z1 = np.polyfit(xray, y_LR, 5)
z2 = np.polyfit(xray, y_LSVC, 5)
z3 = np.polyfit(xray, y_MLPC, 5)
z4 = np.polyfit(xray, y_SGDC, 5) p1 = np.poly1d(z1)
p2 = np.poly1d(z2)
p3 = np.poly1d(z3)
p4 = np.poly1d(z4) y_LR_vals = p1(xray)
y_LSVC_vals = p2(xray)
y_MLPC_vals = p3(xray)
y_SGDC_vals = p4(xray)
################################# # 标明线条说明
plt.annotate("— LR", xy=(5030, 0.34), color='b', size=12)
plt.annotate("— LSVC", xy=(5030, 0.26), color='r', size=12)
plt.annotate("— MLPC", xy=(5030, 0.18), color='g', size=12)
plt.annotate("— SGDC", xy=(5030, 0.10), color='black', size=12) # 画拟合曲线
plt.plot(xray, y_LR_vals, color='b')
plt.plot(xray, y_LSVC_vals, color='r')
plt.plot(xray, y_MLPC_vals, color='g')
plt.plot(xray, y_SGDC_vals, color='black') # 画离散点
plt.plot(xray, y_LR, color='b', linestyle='None', marker='.', label='y_test', linewidth=100)
plt.plot(xray, y_LSVC, color='r', linestyle='None', marker='.', label='y_test', linewidth=0.01)
plt.plot(xray, y_MLPC, color='g', linestyle='None', marker='.', label='y_test', linewidth=0.01)
plt.plot(xray, y_SGDC, color='black', linestyle='None', marker='.', label='y_test', linewidth=0.01) # 绘制y=1参考线
plt.plot([0, 6000], [1, 1], 'k--') # 设置y轴坐标范围
plt.ylim(0, 1.1) # 标明xy轴
plt.xlabel('samples')
plt.ylabel('accuracy') plt.show()
3.3.4 测试结果
在样本数 sample_num = 50 的情况下，训练 75% 数据，用 25% 的数据即 13 个样本进行测试；
几种模型的测试结果如 图 6 所示，可见除了 SVM 达到 84.7% 的精度之外，其他都在 60-70% 左右；
但是因为只有 50 个样本点，小样本的情况下测试精度的偶然性误差比较大。
图 6 手写体识别的性能分析（ 在样本数为 50 的情况下 ）
增加样本数到 100，即生成了 100 张单个手写体图像，75 张用来训练，25 张用来测试；
25 张的测试结果 图 6 所示，几种模型的测试精度都达到了 90% 左右。
图 7 手写体识别的性能分析（在样本数为 100 的情况下）
图 8 不同样本数目下的四种模型的测试精度（ 5次拟合 ）
# 如果对您有帮助，欢迎在 GitHub 上 Star 支持我: https://github.com/coneypo/ML_handwritten_number
# 请尊重他人劳动成果，转载或者使用源码请注明出处： http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# 如有问题请联系邮箱 ：coneypo@foxmail.com