np2016课程总结

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2024-08-30 21:08:37 221人阅读

林牧 SA16222166

课程目标
课程安排
A1a
A2
A3
其他方面的收获
本课心得

课程目标

　　通过实现一个医学辅助诊断的专家系统原型，具体为实现对血常规检测报告OCR识别结果，预测人物的年龄和性别，学习机器学习的常见算法，重点分析神经网路，理解和掌握常用算法的使用。

课程安排

A1a 神经网络实现手写字符识别系统
A2 血常规检验报告的图像OCR识别
A3 根据血常规检验的各项数据预测年龄和性别

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A1a

　　该项目属于神经网络中的"Hello World"，本项目的目的是通过对一定量数字的训练，达到对手写数字的识别。输入的图像是一个20x20的图像，共有400个像素点。我们把这400个像素点都作为输入加入到神经网络的输入层。然后，我们为隐藏层设置为15个节点。输出层设置为10个节点，这10个节点也就是该神经网络对输入图像进行分类所输出的分类信息，我们从中可以确定输出的是哪个数字。然后在网页端显示出来。

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A2

　　A2部分主要是对得到的化验单进行图像预处理后，利用OCR提取出其中有用的信息。例如人名，时间以及各种化验指标等。在这一部分，我的思路主要是用一些形态学的方法（腐蚀膨胀）对图像进行预处理，代码如下：

def preprocess(gray):
    # 1. Sobel算子，x方向求梯度
    sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize = 3)
    cv2.namedWindow("sobel")
    cv2.imshow("sobel", sobel)
    cv2.waitKey(0)
    # 2. 二值化
    ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU+cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.namedWindow("binary")
    cv2.imshow("binary", binary)
    cv2.waitKey(0)
    # 3. 膨胀和腐蚀操作的核函数

    element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 3))
    element2 = cv2.getStructuringElement (cv2.MORPH_RECT, (17,3))

    # 4. 膨胀一次，让轮廓突出
    dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations = 1)
    cv2.namedWindow("dilation1")
    cv2.imshow("dilation1", dilation)
    cv2.waitKey(0)
    # 5. 腐蚀一次，去掉细节，如表格线等。注意这里去掉的是竖直的线
    erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations = 1)
    cv2.namedWindow("erosion")
    cv2.imshow("erosion", erosion)
    cv2.waitKey(0)
    #6. 再次膨胀，让轮廓明显一些
    dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations = 1)
    cv2.namedWindow("dilation2")
    cv2.imshow("dilation2", dilation2)
    cv2.waitKey(0)
    # 7. 存储中间图片
    cv2.imwrite("binary.png", binary)
    cv2.imwrite("dilation1.png", dilation)
    cv2.imwrite("erosion.png", erosion)
    cv2.imwrite("dilation2.png", dilation2)

    return dilation2

　　这里大概解释一下，膨胀和腐蚀操作都是通过一个核对图像进行类似卷积的操作实现的，其中膨胀操作会使图像的区域变大，而腐蚀的操作会使图像的区域变小。在本例中，先使用一个水平方向的sobel算子求梯度。这样一来，长横线在水平方向上一直存在，也就是说梯度是趋近于0，在梯度操作后会消失。然后进行了膨胀——腐蚀——膨胀的操作。第一次膨胀使轮廓更加明显，接下来的腐蚀操作会去掉一些噪点，最后的膨胀操作有补偿腐蚀操作的作用，这样一来经过腐蚀操作还留下来的点会扩大一点使轮廓更清晰，而噪点会消失。如下两图所示：

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　　然后，排除其中面积比较小的区域，把大的区域圈出来：

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　　最后取出圈出的点，利用tesseract进行识别。

　　然而，最后还是放弃了这个办法，因为在数字和文字离得很近的时候无法分开数字和文字，导致文字和数字在一起识别的时候没有办法识别出数字和文字。

　　最后使用的是某个大神针对我们要处理的图像的进行的特别的处理，主要步骤如下：

原图像如下：

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　　2. 开闭操作后采用canny算子提取边缘　　

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　　3. 用findCounters提取出三条线的轮廓：

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　　4. 将轮廓变成线，准备下一步的处理，在下一步处理之前，如果多于三条线，则选出其中最长的三条线。接着，根据三条线互相之间的距离确定表头和表尾的位置：

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　　5. 然后，根据叉乘不可变性确定起始点，切下表格进行透视投影变换。

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　　在提取有用部分的时候，我们直接使用上下两条线之间的距离作为一个基准距离，从而可以得到每一个栏目所在的位置的像素点的坐标，然后精准的提取出所要的项目名称和数字。该方法的好处是，可以把数字和文字精准的分开。但是在换其他格式的表格可能会出现一些问题。当然，在本项目中，如果只使用同种格式的表格，该方法是十分高效且便利的。

A3

　　这一部分任务主要是对大量的数据进行处理，然后通过得到的模型对年龄和性别进行预测。在这一部分中，我使用了sklearn库中的svm模型，达到了70%的准确率，实现代码如下：

#coding = utf-8
import pickle
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn import metrics
from sklearn.cross_validation import train_test_split
def extract(filename):
    X = np.loadtxt(filename, skiprows= 1,delimiter=‘,‘, usecols=(3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28))
    y = np.loadtxt(filename, dtype=‘string‘, skiprows= 1,delimiter=‘,‘, usecols=(1,))
    for i in range(len(y)):
        if y[i] == ‘\xc4\xd0‘:
            y[i] = 1
        else:
            y[i] = 0
    return X,y
def split_test(X,y):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1)
    return X_train, X_test, y_train, y_test
def save_model(model,name):
    pickle.dump(model, open(str(name)+‘.pkl‘, ‘w‘))
def load_model(name):
    model = pickle.load(open(str(name)+‘.pkl‘))
    return model
if __name__ == "__main__":
    X, y = extract(‘train.csv‘)
    X_train, X_test, y_train, y_test = split_test(X, y)
    clf = svm.SVC(kernel=‘linear‘, gamma=0.7, C = 1.0).fit(X_train, y_train)
    y_predicted = clf.predict(X_test)
    print metrics.classification_report(y_test, y_predicted)
    print
    print "test_accuracy_score"
    print metrics.accuracy_score(y_test, y_predicted)
    save_model(clf,‘sex‘)
    X, y =extract(‘predict.csv‘)
    clf2 = load_model(‘sex‘)
    y2_predicted = clf2.predict(X)
    print "accuracy_score"
    print metrics.accuracy_score(y, y2_predicted)

　　支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

　　SVM从线性可分情况下的最优分类面发展而来。最优分类面就是要求分类线不但能够将两类正确分开（训练错误率位0），且使分类间隔最大。SVM考虑寻找一个满足分类要求的超平面，并且是训练集中的点距离分类面尽可能的远，也就是寻找一个分类面使它两侧的空白区域（margin）最大。过两类样本中离分类面最近的点且平行于最优分类面的超平面上H1，H2的训练样本就叫做支持向量。这也是支持向量机的名称的由来。

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