- 在 libsvm 的 svm_node 中加入了构造函数
- 删除 libsvm 目录中的 m4 文件
Test.train()
函数已经训练好了模型,识别率讲道理是97.8333%- 图片没有经过特殊处理,实验的时候加上去噪函数,会使字符变细,导致识别率降低,所以就未处理图片,直接识别了
(还有很多可以优化的地方,慢慢补充)
(A 文件夹下是识别的结果)- sample 是训练集来源
- sample_single 是把训练集的图片分割为4个小图
- answer.txt 是训练集对应图片中的字符
- 保存Test.prdict()函数每次识别的图片(可选)
- 把models文件设置为资源文件,便于导出jar文件,供别的项目使用
- 新增Test文件用于本地测试训练用
- 更改VerifyCode只包含predict专用于识别,不在提供保存图片的可选参数
使用 libsvm 库 12/4/2016 12:48:51 AM