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    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

機械学習で0~999の数字の書かれている画像の収集

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jun_endo

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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。

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  • 2018/07/05 09:18

    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。

    キャンセル

  • 2018/07/05 17:02

    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

    キャンセル

+1

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?

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