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+
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+
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+
以下の手順で作成しました。
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+
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+
1. ペイントを開いて、100x100 とか縦横が同じ大きさのキャンバスを作成する
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+
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+
2. 白い背景に黒いペンで数字を書く
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@@ -64,7 +64,7 @@
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65
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66
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-
data = imageToData("9
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+
data = imageToData("9.png")
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68
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69
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predictDigits(data)
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70
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CHANGED
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@@ -2,112 +2,70 @@
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4
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-
自作した画像は**
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+
自作した画像は**白い背景に黒い文字**で作成しましたか？
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```python
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-
import
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+
import sklearn.datasets
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import n
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+
import sklearn.svm
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-
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+
import PIL.Image
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-
from sklearn.datasets import load_digits
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-
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-
from sklearn.metrics import accuracy_score
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-
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-
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+
import numpy
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-
def
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+
def imageToData(filename):
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-
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+
grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
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-
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+
grayImage = grayImage.resize((8, 8), PIL.Image.ANTIALIAS)
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41
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-
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+
numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype=float)
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-
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35
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+
numImage = numpy.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
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-
# [0, 255] -> [0, 16] にスケールする。
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-
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-
img = 16 * (img - img.min()) / (img.max() - img.min())
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-
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-
# (8, 8) -> (64,)
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-
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-
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+
numImage = numImage.flatten()
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40
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-
return
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+
return numImage
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58
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59
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60
46
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-
def
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+
def predictDigits(data):
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63
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-
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49
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+
digits = sklearn.datasets.load_digits()
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64
50
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51
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66
52
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67
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-
f
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+
clf = sklearn.svm.SVC(gamma=0.001)
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68
54
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-
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55
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+
clf.fit(digits.data, digits.target)
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70
56
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57
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+
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58
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+
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-
p
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+
n = clf.predict([data])
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60
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+
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61
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+
print("予測=", n)
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72
62
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73
63
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74
64
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75
65
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76
66
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77
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-
d
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67
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+
data = imageToData("92.png")
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-
data = load_img(filename)
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80
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-
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81
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-
pred = clf.predict([data])
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82
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-
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83
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-
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84
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-
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-
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+
predictDigits(data)
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-
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87
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-
print(pred)
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-
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89
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-
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-
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-
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-
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-
digits = load_digits()
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-
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-
clf = SVC(gamma=0.001).fit(digits.data, digits.target)
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-
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-
pred = clf.predict(digits.data)
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-
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-
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100
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-
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-
# 学習データに対する精度を確認
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102
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-
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103
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accuracy = accuracy_score(digits.target, pred)
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104
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-
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105
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-
print(f"{accuracy:.2%}")
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106
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-
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107
|
-
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108
|
-
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109
|
-
pred_img("2.png")
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110
|
-
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111
|
-
pred_img("9.png")
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112
70
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113
71
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