機械学習で０～９９９の数字の書かれている画像の収集

Question

###環境
OS:Windows10
使用言語:Python(Anaconda)
Scikit-learnを使って、機械学習をしようと挑戦中。

###とにかく画像が欲しい
今回、0~999の数字の画像認識するプログラムを作成したいです。

それぞれの数字の画像がある程度の枚数が欲しいのですが、
（1000*30=　30000枚）
プロジェクトのメンバが自分一人なので、
画像収集の時間にあまり時間を使うことができません。

３万枚はかなり多いように見えますが、１種類の枚数は３０枚と
さほど多くはないのですが、種類が多く困っております。

scikit-learnのdataset.load（）を使ってみましたが、
案の定、三桁の数字などの認識ができません。
googleのAPIも使用してみましたが、一日１００枚しか
無課金で入手できないので、かなり効率が悪いとわかりました。

そこで、0~999の数字の書いてある画像が無料で配布されているか、
もしくは、効率よく収集できる方法などがありましたら教えてください。

Answer 1

mnistを繋げたらどうですか？

Comments

[jun_endo]

画像をつなげることはpython でできるのでしょうか？
pillowやOpenCVなどでできるのか今調べてますが、
もしわかることが何か一つでもありましたら教えてください。

[mkgrei]

pillowやopencvでできますよ。

そうでなくとも、mnistはただの2次元配列なので、結合すれば繋げたことになります。
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html

Answer 2

既存のOCR系ライブラリを使えば一発で結果が得られると思いますが、それでは駄目ですか？

一例として、 pytesseractでやってるページを張っておきます。

Pythonで画像内の数字認識

あ、もしかして手書き画像？