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自学教程：用Keras实现手写汉字识别

51自学网 2021-11-08 22:11:48

深度学习

这篇教程用Keras实现手写汉字识别写得很实用，希望能帮到您。

用Keras实现手写汉字识别

本文为转载，

0.本文目的

本篇文章将使用Keras搭建一个模型，达到了87%的准确率。代码已传到我的github，欢迎star

1.数据准备

先下载以下两个文件，其中HWDB1.1trn_gnt是训练集，HWDB1.1tst_gnt是测试集

http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1trn_gnt.zip
http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip

建议用迅雷等带断点续传的下载工具来下载，如果是在纯命令行没迅雷，也可以用wget下载，但是我个人在下载的时候，会出现断了重连然后下载回来的文件出错的情况。为了防止文件出错，请下载后sha-256校验一下：

第一个数据集的sha-256为：

1e00a630613cd796423710fc8b438e7176a4a8fef8dd25966f20940076dce817

第二个数据集的sha-256为：

1d5060803574ac10c743b12e621de3cbbfd1e95fe69426da570f492e5cd5ee08

如果你的sha256结果不一样，那肯定是下载出错了，建议重新下载。

2.数据加载与预处理

数据解码代码参考了这篇文章【1】里的解码代码。先解压原始数据，得到HWDB1.1trn_gnt和HWDB1.1tst_gnt两个文件夹，然后下面代码能把这两个文件夹里的内容转换为png

import os
import numpy as np
import struct
from PIL import Image

data_dir = ''
train_data_dir = os.path.join(data_dir, 'HWDB1.1trn_gnt')
test_data_dir = os.path.join(data_dir, 'HWDB1.1tst_gnt')

def read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
    def one_file(f):
        header_size = 10
        while True:
            header = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=header_size)
            if not header.size: break
            sample_size = header[0] + (header[1]<<8) + (header[2]<<16) + (header[3]<<24)
            tagcode = header[5] + (header[4]<<8)
            width = header[6] + (header[7]<<8)
            height = header[8] + (header[9]<<8)
            if header_size + width*height != sample_size:
                break
            try:
                image = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=width*height).reshape((height, width))
            except:
                print struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
            # print image, tagcode
            image = image.reshape()
            yield image, tagcode

    for file_name in os.listdir(gnt_dir):
        if file_name.endswith('.gnt'):
            file_path = os.path.join(gnt_dir, file_name)
            with open(file_path, 'rb') as f:
                for image, tagcode in one_file(f):
                    yield image, tagcode

char_set = set()
for _, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
    tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
    char_set.add(tagcode_unicode)

#save char list
char_list = list(char_set)
char_dict = dict(zip(sorted(char_list), range(len(char_list))))
print len(char_dict)
import pickle
f = open('char_dict', 'wb')
pickle.dump(char_dict, f)
f.close()
train_counter = 0
test_counter = 0

print 'start extracting training data'
for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
    tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
    im = Image.fromarray(image)
    dir_name = './data/train/' + '%0.5d'%char_dict[tagcode_unicode]
    if not os.path.exists(dir_name):
        os.makedirs(dir_name)
    im.convert('RGB').save(dir_name+'/' + str(train_counter) + '.png')
    train_counter += 1

print 'start extracting testing data'
for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=test_data_dir):
    tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
    im = Image.fromarray(image)
    dir_name = './data/test/' + '%0.5d'%char_dict[tagcode_unicode]
    if not os.path.exists(dir_name):
        os.makedirs(dir_name)
    im.convert('RGB').save(dir_name+'/' + str(test_counter) + '.png')
    test_counter += 1

我把原始数据转成了png，而且也顺便看看数据集长啥样，转完后光训练数据集就有近90万张图片，选择了其中一个文件夹看了下

可以看到一个字有挺多文件的，每个图片都是不同笔迹的同一个字。

你问我为啥要选这个字来参考？我也母鸡啊，随手一点，就是这个字了，可能是缘分吧。反正，一月份枪毙清单已满，水表已拆，快递不收。

最后我还是没把原始数据转成png，而是直接读出来就开始使用了。毕竟读大量小文件比较耗时。

修改后的读取数据代码见【2】：

至于预处理，我们还是要做的，看解码后的图片，发现他们分辨率不一样，有的长，有的宽，但都不会太夸张。所以我们统一把数据转成64x64，对输入（train X)的预处理如下

from PIL import Image
def read_convert_image(self, image):
    im = Image.fromarray(image)
    im = im.resize([64,64])
    new_image = np.asarray(im)
    new_image = new_image.reshape(new_image.shape[0], new_image.shape[1], 1)
    return new_image

模型的输出是一个类别。数据集有3755个常用汉字，我们输出的结果不能是一个数字，而应该输出每个汉字的概率，所以我们要把y，也就是类别，转成松散的(Sparse)表示, sklearn库提供LabelBinarizer，可以把输出转成sparse的表示:

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
def generate_char_list(self):
    if os.path.isfile('char_list'):
        with open('char_list', 'rb') as f:
            print 'char dict had been generated, just load'
            char_list = pickle.load(f)
            return char_list
    else:
        char_list = []
        for _, tagcode in self.train.read_from_gnt_dir(gnt_dir='HWDB1.1trn_gnt'):
            char_list.append(tagcode)
        with open('char_list', 'wb') as f:
            pickle.dump(char_list,f)
        return char_list

lb = LabelBinarizer()
lb.fit(chars.generate_char_list())

3.数据增强（data augmentation)

采用数据增强（data augmentation)，可以活得更多时间。。。呸呸呸打错，是获得更多数据。该死的输入法，我打的是“huode gengduo sj”，况且是刚才尬膜了，不-1s已经不错了。

玩笑归玩笑，言归正传。常用的数据增强方法包括图像翻转，图像旋转，图像偏移，图像对比度变化，图像滤镜等等。

观察了下图像，发现有的写得歪，有的写得正；有的写得粗，有的写得细。所以我这里决定采用了图像旋转和图像滤镜。之所以不打算采用图像偏移和图像翻转，是因为这个数据集里的手写字体图片里面的文字都写得比较靠中间，偏移下未必好使；而且也没有人会写翻转的字，把文字翻转过来加入训练集，只会引入噪声，例如“人”字和“入”字，翻转就会出现严重的混淆问题，减弱训练结果。数据增强（data augmentation)核心代码非常简单，如下：

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
import PIL

def rotate(self, image):
    im = Image.fromarray(image)
    im.rotate(random.randint(1, 15))  # rotate slightly and randomly
    im = im.resize([64, 64])
    new_image = np.asarray(im)
    new_image = new_image.reshape(new_image.shape[0], new_image.shape[1], 1)
    return new_image

def apply_filter(self, image):
    im = Image.fromarray(image)
    filters = [ImageFilter.BLUR, ImageFilter.CONTOUR, ImageFilter.EMBOSS]
    im.filter(random.choice(filters))
    im = im.resize([64, 64])
    new_image = np.asarray(im)
    new_image = new_image.reshape(new_image.shape[0], new_image.shape[1], 1)
    return new_image

4.搭建模型

用了四个卷积层，两个maxpooling层。keras的模型接口是高层次的抽象，直接创建一个sequential，然后一直add layer,最后加个softmax来输出。softmax的输出是每个类别的可能性，softmax各项加起来结果是1。例如有三个类，softmax输出是[0.9,0.09.0.01]，则预测结果是第一个类。

def build_model():
    model = Sequential()

    model.add(Conv2D(128, (3, 3), input_shape=(64, 64, 1)))
    model.add(BatchNormalization(axis=-1))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
    model.add(BatchNormalization(axis=-1))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
    model.add(BatchNormalization(axis=-1))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
    model.add(BatchNormalization(axis=-1))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Flatten())

    # Fully connected layer
    model.add(Dense(1024))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.4))
    model.add(Dense(3755))

    model.add(Activation('softmax'))
    return model

5.训练
笔者采用的GPU是NVIDIA Quadro P4000,每个epoch要5000多秒，训练了12个epoch（之所以定12个，是因为我算准了刚跑完12个epoch就是我起床时间，囧）

训练好后，模型在训练集上准确率为97.9%，wow, impressive. 但测试结果如何呢？

6.测试

测试准确率要比训练准确率低，只有87.5%。其实最开始时只有80%不到，我增加了第一个卷积层的filter数量（从原先的64增加到128），同时增加dropout rate，但目前模型已经足够复杂了，dropout层的参数也够大了。如果读者有什么好的想法，欢迎测试下并告知我结果。

7.结论与展望

本文实现了一个卷积神经网络模型，达到了87.57%的准确率。代码已传到我的github

orange90/HandWrittenChineseRecogntion

本文还可以尝试以下研究方向，有兴趣的读者可以研究下。

用grid search来寻找最佳dropout率。但目前每次训练都要20小时，这个事情我就不做了。
这个数据集是一级常用汉字，一共3755个。可以把二级常用汉字的也加进来一起训练。
记得大学思修考试可以带手写版笔记考试，但不允许带打印版，但用手写字体打印出来的话，同一个字体写法完全一样，不完美。利用GAN生成手写字体，用这个方法就可以伪造手写版啦。

文中引用

【1】【2】https://github.com/orange90/HandWrittenChineseRecogntion/blob/master/fast_read_data.py

keras-文本图片文字识别
Ubuntu 环境下安装caffe