DL之HNN:基于HNN(subplot)将凌乱数字矩阵图像(模拟手写数字图片)实现转为最相近的阿拉伯数字


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鲜花 2022-09-19 17:25:39 51188
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DL:基于HNN将凌乱数字矩阵图像(模拟手写数字图片)实现转为最相近的阿拉伯数字

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  1. DL:基于HNN将凌乱数字矩阵图像(模拟手写数字图片)实现转为最相近的阿拉伯数字
  2. import numpy as np
  3. import neurolab as nl
  4. import matplotlib.pyplot as plt
  5. 012数字形矩阵————————16*8改为6*5
  6. target=np.array([[0, 1, 1, 1, 0,
  7. 1, 0, 0, 0, 1,
  8. 1, 0, 0, 0, 1,
  9. 1, 0, 0, 0, 1,
  10. 1, 0, 0, 0, 1,
  11. 0, 1, 1, 1, 0],
  12. [0, 1, 1, 0, 0,
  13. 0, 0, 1, 0, 0,
  14. 0, 0, 1, 0, 0,
  15. 0, 0, 1, 0, 0,
  16. 0, 0, 1, 0, 0,
  17. 0, 0, 1, 0, 0],
  18. [1, 1, 1, 0, 0,
  19. 0, 0, 0, 1, 0,
  20. 0, 0, 0, 1, 0,
  21. 0, 1, 1, 0, 0,
  22. 1, 0, 0, 0, 0,
  23. 1, 1, 1, 1, 1]])
  24. test_data0=np.asfarray([0, 0, 1, 1, 0,
  25. 1, 0, 1, 0, 0,
  26. 1, 0, 0, 0, 1,
  27. 1, 0, 1, 0, 0,
  28. 1, 0, 0, 0, 1,
  29. 0, 1, 0, 1, 1])
  30. test_data1=np.asfarray([0, 1, 1, 0, 0,
  31. 0, 0, 0, 0, 0,
  32. 0, 1, 1, 0, 0,
  33. 0, 0, 0, 0, 1,
  34. 1, 0, 1, 0, 0,
  35. 0, 0, 1, 0, 0])
  36. test_data2=np.asfarray([1, 0, 1, 0, 0,
  37. 0, 0, 0, 1, 0,
  38. 1, 0, 0, 1, 0,
  39. 0, 1, 1, 0, 1,
  40. 1, 0, 0, 0, 1,
  41. 1, 0, 0, 1, 0])
  42. ……
  43. ax6.imshow(out0,cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
  44. ax6.set_title("after HNN") DL: Based on HNN, turn to the closest Arabia number 0
  45. ax7.imshow(out1,cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
  46. ax7.set_title("after HNN")
  47. ax8.imshow(out2,cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
  48. ax8.set_title("after HNN")
  49. fig.tight_layout() 轴域的位置自动调整
  50. plt.suptitle("DL: Based on HNN, turn to the closest Arabia number By Jason Niu") 设置总图标题
  51. plt.show()

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