python - 如何使用 keras image_ocr 示例预测 OCR 的结果？

Question

Keras OCR 示例演示了一个使用堆叠式 CNN 和 RNN 开发的非常简单的 OCR 系统。但是在训练之后如何使用训练好的模型来预测结果呢？ Link for image_ocr

Answer 1

使用 model.fit() 函数拟合模型后:

model.fit(X_training_data,Y_training_data,...)

您可以使用 model.evaluate() 评估您的模型，如下所示:

model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

如果你想保存你的模型:

model.save('my_nn.hdf5')

请注意，将 X 和 y 数据拆分为训练数据集和测试数据集的最简单方法是获取前 N 个观察值，将它们作为测试数据集，将其余部分作为测试数据集。有时测试和训练集会为您分开，就像 NIST's optical digit recognition data set 的情况一样:

testing_df = pd.read_csv('data/optdigits/optdigits.tes',header=None)
X_testing,  y_testing  = testing_df.loc[:,0:63],  testing_df.loc[:,64]

training_df = pd.read_csv('data/optdigits/optdigits.tra',header=None)
X_training, y_training = training_df.loc[:,0:63], training_df.loc[:,64]

此示例将测试集和训练集拆分为 (a) 包含数字灰度图像的 64 像素的 64 元素向量 [:,0:63]，以及 (b)一个 1 元素向量 [:,64] 包含图像代表的数字。