Python實(shí)現(xiàn)識(shí)別手寫數(shù)字 簡易圖片存儲(chǔ)管理系統(tǒng)

寫在前面

上一篇文章Python實(shí)現(xiàn)識(shí)別手寫數(shù)字—圖像的處理中我們講了圖片的處理，將圖片經(jīng)過剪裁，拉伸等操作以后將每一個(gè)圖片變成了1x10000大小的向量。但是如果只是這樣的話，我們每一次運(yùn)行的時(shí)候都需要將他們計(jì)算一遍，當(dāng)圖片特別多的時(shí)候會(huì)消耗大量的時(shí)間。

所以我們需要將這些向量存入一個(gè)文件當(dāng)中，每次先看看圖庫中有沒有新增的圖片，如果有新增的圖片，那么就將新增的圖片變成1x10000向量再存入文件之中，然后從文件中讀取全部圖片向量即可。當(dāng)圖庫中沒有新增圖片的時(shí)候，那么就直接調(diào)用文件中的圖片向量進(jìn)行計(jì)算就好。這樣子算是節(jié)省了大量的時(shí)間。

所以本文就是從零開始建立一個(gè)這樣的圖片存儲(chǔ)管理系統(tǒng)。

實(shí)現(xiàn)邏輯

第一次讀入圖片

我們的圖庫中擁有一大堆圖片，每一張圖片上面都是一個(gè)手寫的數(shù)字，圖片的名稱為[數(shù)字內(nèi)容]_[序號(hào)]。比如說一個(gè)圖片的名稱為2_3，代表這一張圖片里面的數(shù)字是2，并且是“數(shù)字是2的第3張圖片”。

存在一個(gè)csv文件作為我們的建議的圖片數(shù)據(jù)庫，名稱為Data.csv。

首先我們讀取圖庫中所有圖片的名稱，保存在fileNames中。然后讀取Data.csv中所有數(shù)據(jù)。

提取出Data.csv的最后一列（一共10002列，第10001列說明該數(shù)字是什么數(shù)字，第10002列是圖片的名稱），也就是數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的所有圖片的名稱，存儲(chǔ)在item中。

將新加入圖庫的圖片名稱保存在newFileNames中。如果Data.csv為空，那么就直接令newFileNames = fileNames。也就是說如果數(shù)據(jù)庫中什么也沒有，那么圖庫中所有圖片都是新加入的。

如果Data.csv不為空，那么就將item里面的內(nèi)容與fileNames的內(nèi)容比較，如果出現(xiàn)了fileNames里面有的名稱item中沒有，那么就將這些名稱放進(jìn)newFileNames中。如果item里有的名稱fileNames中沒有，那就不管。

也就是說，我令我們的數(shù)據(jù)庫只進(jìn)不出。

現(xiàn)在我們得到了新加入圖庫的圖片的名稱newFileNames。

將newFileNames中的名稱的圖片帶入上一文中函數(shù)GetTrainPicture進(jìn)行處理，得到了一個(gè)nx10001的矩陣，每一行代表一個(gè)新加入的圖片，前10000列是圖片向量，第10001列是該圖片的數(shù)字，保存在pic中。

將這些圖片壓入到數(shù)據(jù)庫的后面。

讀取之前數(shù)據(jù)庫原有的圖片向量，并與pic合并，得到目前擁有的所有的訓(xùn)練圖片向量pic。

以上就是本章寫的所有內(nèi)容，下面放出代碼來詳細(xì)解釋一下。

代碼解析

主文件

import os
import numpy as np
import OperatePicture as OP
import OperateDataBase as OD
import csv

##Essential vavriable 基礎(chǔ)變量
#Standard size 標(biāo)準(zhǔn)大小
N = 100
#Gray threshold 灰度閾值
color = 100/255

#讀取原CSV文件
reader = list(csv.reader(open('DataBase.csv', encoding = 'utf-8')))
#清除讀取后的第一個(gè)空行
del reader[0]
#讀取num目錄下的所有文件名
fileNames = os.listdir(r"./num/")
#對(duì)比fileNames與reader，得到新增的圖片newFileNames
newFileNames = OD.NewFiles(fileNames, reader)
print('New pictures are: 'newFileNames)
#得到newFilesNames對(duì)應(yīng)的矩陣
pic = OP.GetTrainPicture(newFileNames)
#將新增圖片矩陣存入CSV中
OD.SaveToCSV(pic, newFileNames)
#將原數(shù)據(jù)庫矩陣與新數(shù)據(jù)庫矩陣合并
pic = OD.Combination(reader, pic)

我將兩節(jié)內(nèi)容分別封裝在兩個(gè)py文件里面，上一篇文章中的圖片的切割與處理等所有內(nèi)容我放在文件OperatePicture里面了，這一節(jié)的數(shù)據(jù)庫處理放在了文件OperateDatabase里面。

因?yàn)檎麄€(gè)代碼的邏輯我在上面已經(jīng)捋過一遍了，所以我不再解釋其中的內(nèi)容，接下來針對(duì)每個(gè)函數(shù)開始講解。

OperateDatabase代碼

從上面的主文件中，我們首先用到了函數(shù)NewFiles，主要是對(duì)比fileNames和reader這兩個(gè)文件中圖片的名稱有什么不同，返回值是新增的圖片的名稱的列表。下面是代碼

def NewFiles(fileNames, reader):
 '''判斷是否有不同于數(shù)據(jù)庫中的新文件加入'''
 #如果數(shù)據(jù)庫中沒有數(shù)據(jù)，則返回filenames
 if len(reader) == 0:
  return fileNames
 else:
  #從數(shù)據(jù)庫中提取所有名稱
  files = [item[10001] for item in reader]
  #需要加入的圖片名稱
  newFileNames = []
  for item in fileNames:
   #判斷當(dāng)前名稱是否存在數(shù)據(jù)庫中
   #如果不存在，則加入newFileNames
   if item not in files:
    newFileNames.append(item)
  return newFileNames

首先判斷reader是否有內(nèi)容，如果沒有內(nèi)容，說明是第一次執(zhí)行，那么會(huì)直接把fileNames返回。否則才會(huì)進(jìn)入下面進(jìn)行比較。

返回了newFileNames之后，就會(huì)把這個(gè)列表中的所有名稱的圖片通過GetTrainPicture函數(shù)得到一個(gè)1x10001大小的矩陣，具體過程請(qǐng)看我上一篇文章講的內(nèi)容。

之后為了把新的數(shù)據(jù)存入CSV文件中，我們利用函數(shù)SaveToCSV將pic存入文件中，具體代碼如下。

def SaveToCSV(pic, fileNames):
 '''將pic與對(duì)應(yīng)的dileNames存入CSV文件'''
 writer = csv.writer(open('Database.csv', 'a', newline = ''), dialect = 'excel')
 #將fileNames變?yōu)榱斜? f = [item for item in fileNames]
 #每一行依次寫入文件中
 for i in range(len(pic)):
  #將改行圖片向量轉(zhuǎn)為list
  item = pic[i].tolist()
  #將這個(gè)圖片向量對(duì)應(yīng)的名稱f放入列表最后一個(gè)
  item.append(f[i])
  writer.writerow(item)

當(dāng)函數(shù)運(yùn)行過后，會(huì)把pic矩陣對(duì)應(yīng)的內(nèi)容直接給續(xù)寫入CSV文件中，相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫操縱的寫入，并不會(huì)覆蓋之前原有的數(shù)據(jù)。

之后我們需要將數(shù)據(jù)庫原有的一大堆數(shù)據(jù)reader和新加進(jìn)來的數(shù)據(jù)pic合并到pic里面，所以利用Combination函數(shù)將兩個(gè)矩陣合并，代碼如下

def Combination(reader, pic):
 '''將兩個(gè)矩陣reader與pic合并'''
 #兩個(gè)矩陣的總行數(shù)
 l = len(reader) + len(pic)
 #初始化新的矩陣
 newPic = np.zeros(l*10001).reshape(l, 10001)
 #將reader最后的那個(gè)字符串名稱去掉
 for item in reader:
  item.pop()
 #將reader轉(zhuǎn)化為numpy的矩陣形式
 reader = np.array(reader)
 #新矩陣前半部分放reader，后半部分放pic
 if len(reader) != 0:
  newPic[0:len(reader), :] = reader
 newPic[len(reader):len(pic), :] = pic
 return newPic

因?yàn)閞eader最后一行還包括了一個(gè)圖片的名稱，所以先利用pop將其去掉，之后轉(zhuǎn)化為矩陣形式，然后再直接放入矩陣中。這個(gè)矩陣操作可能沒有見過，下面我詳細(xì)解釋一下。

假如我現(xiàn)在有一個(gè)2x3的矩陣和一個(gè)2x2的矩陣

m = [[1 2 3]
  [4 5 6]]
n = [[7 8]
  [9 1]]

我可以進(jìn)行如下操作

#操作一
m[:, 0:2] = n
print(m)
#操作二
m[:, 1:3] = n
print(m)

#以下為輸出結(jié)果
#操作一
[[7 8 3]
 [9 1 6]]
#操作二
[[7 7 8]
 [9 9 1]]

可以看出操作一直接把m的第一二列給替換成n，操作二把m的第二三列替換成了n。具體過程可以百度查一下numpy的矩陣的操作，也可以自己總結(jié)規(guī)律，不細(xì)講了。

以上就是這一篇的全部代碼。

小結(jié)

這一篇我相當(dāng)于用CSV文件制作了一個(gè)非常簡陋的數(shù)據(jù)庫，能夠執(zhí)行的操作只有識(shí)別已有內(nèi)容NewFiles與添加內(nèi)容SaveToCSV，并沒有插入、刪改等操作。主要是我覺得這兩個(gè)函數(shù)目前已經(jīng)夠用，因此只寫了這兩個(gè)操作，所以再需求已經(jīng)被滿足的情況下就不再拓展了。

所有的源代碼已經(jīng)上傳到了我的GitHub上，可以前去下載，謝謝閱讀。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持億速云。