Tensorflow:如果我有一个经过训练的MNIST模型，如何检测图像中的手写数字？

Question

我用https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/的示例代码训练了一个使用MNIST数据集的模型

我有一个图像，包含几个手写数字和其他字符，不同的大小，不同的颜色。

我希望使用经过训练的模型检测手写数字(0-9)，并在每个数字周围绘制一个有界矩形。

有可能吗？如有任何建议，敬请见谅。我的环境: tensorflow 2.7 + python 3.使用Keras。

Answer 1

因为输出层如下所示：(Dense) (None, 10) 16010

您用：num_classes = 10定义了类

您使用pred = model.predict(image)，其中图像是您的图像。

请注意，您的图像需要形状= ( 28，28，1)，因此它的x值为28，y值为28，颜色通道为1=(灰度)。您需要将图像转换为numpy数组。

它将给你一个数组，其中最高的数字是你的数字的结果。

类似: 0.2、0.4、0.9、0.1、0.3、0.3、0.5、0.6、0.6、0.2

所以在这种情况下，数字应该是2

如果你真的想在它周围画一个盒子，你需要一个更加复杂和耗时的物体检测器。