基于SVM的手写数字识别Opencv+图像集

自己写的手写数字识别源码，识别效果还可以，基于Opencv3.1+VS2013，带有数字0-5的数据集，还有自己训练的特征文件，包含训练程序以及测试程序。

#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace cv::ml;
using namespace std;

Mat temp_feature;
Mat src;
Mat sample_features;//特征向量
Mat sample_labels;//训练样本的标签

void init（）;//初始化一些参数
void feature_extract（string path）;//特征提取
void train（）;//训练模型
void test（string test_image_path）;//测试

int main（）
{
	string test_path = “C:/Users/Administrator/Desktop/3.bmp“;
	init（）;
	//train（）;
	test（test_path）;
	waitKey（0）;
	return 0;
}

void train（）
{
	//定义图片路径
	string image_path;

	cout << “start training...“ << endl;
	//读取训练样本
	ifstream train_0_file（“data/train_data/0.lst“）;
	ifstream train_1_file（“data/train_data/1.lst“）;
	ifstream train_2_file（“data/train_data/2.lst“）;
	ifstream train_3_file（“data/train_data/3.lst“）;
	ifstream train_4_file（“data/train_data/4.lst“）;
	ifstream train_5_file（“data/train_data/5.lst“）;
	
	//获取训练数据的0样本
#if 1
	for （int num = 0; num < 10 && getline（train_0_file image_path）; num++）
	{
		feature_extract（image_path）;
		if （num == 0）
		{
			cout << “init feature size...“ << endl;
			sample_features = Mat::zeros（60 16 CV_32FC1）;
			sample_labels = Mat::zeros（60 1 CV_32SC1）;
		}
		for （int i = 0; i < 16; i++）{
			sample_features.at（num i） = temp_feature.at（0 i）;
		}
		sample_labels.at（num 0） = 0;
	}
#endif

	//获取训练数据的1样本
#if 1
	for （int num = 0; num < 10 && getline（train_1_file image_path）; num++）
	{
		feature_extract（image_path）;
		for （int i = 0; i < 16; i++）{
			sample_features.at（（num+10） i） = temp_feature.at（0 i）;
		}
		sample_labels.at（（num+10） 0） = 1;
	}
#endif

	//获取训练数据的2样本
#if 1
	for （int num = 0; num < 10 && getline（train_2_file image_path）; num++）
	{
		feature_extract（image_path）;
		for （int i = 0; i < 16; i++）{
			sample_features.at（（num + 20） i） = temp_feature.at（0 i）;
		}
		sample_labels.at（（num + 20） 0） = 2;
	}
#endif

	//获取训练数据的3样本
#if 1
	for （int num = 0; num < 10 && getline（train_3_file image_path）; num++）
	{
		feature_extract（image_path）;
		for （int i = 0; i < 16; i++）{
			sample_features.at（（num + 30） i） = temp_feature.at（0 i）;
		}
		sample_labels.at（（num + 30） 0） = 3;
	}
#endif

	//获取训练数据的4样本
#if 1
	for （int num = 0; num < 10 && getline（train_4_file image_path）; num++）
	{
		feature_extract（image_path）;
		for （int i = 0; i < 16; i++）{
			sample_features.at（（num + 40） i） = temp_feature.at（0 i）;
		}
		sample_labels.at（（num + 40） 0） = 4;
	}
#endif

	//获取训练数据的5样本
#if 1
	for （int num = 0; num < 10 && getline（train_5_file image_path）; num++）
	{
		feature_extract（image_path）;
		for （int i = 0; i < 16; i++）{
			sample_features.at（（num + 50） i） = temp_feature.at（0 i）;
		}
		sample_labels.at（（num + 50） 0） = 5;
	}
#endif

	//训练SVM分类器
	cout << “start svm training...“ << endl;
	Ptr svm = SVM::create（）;
	svm->set

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-04-01 20:06  digit_recognition\
     目录           0  2018-04-01 20:06  digit_recognition\Debug\
     文件      120832  2018-04-01 08:30  digit_recognition\Debug\digit_recognition.exe
     文件      957816  2018-04-01 08:30  digit_recognition\Debug\digit_recognition.ilk
     文件     1772544  2018-04-01 08:30  digit_recognition\Debug\digit_recognition.pdb
     目录           0  2018-04-01 20:06  digit_recognition\digit_recognition\
     文件    15532032  2018-04-01 08:33  digit_recognition\digit_recognition.sdf
     文件         997  2018-03-31 10:54  digit_recognition\digit_recognition.sln
     文件       21504  2018-04-01 08:33  digit_recognition\digit_recognition.v12.suo
     目录           0  2018-04-01 20:06  digit_recognition\digit_recognition\data\
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     文件       12342  2010-01-30 15:54  digit_recognition\digit_recognition\data\test_data\0.bmp
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     文件         258  2018-03-31 11:03  digit_recognition\digit_recognition\data\train_data\0.lst
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............此处省略76个文件信息