python|【python】笔势识别 - (含缩小规格，坐标点转换为矩阵，点图连成线图，图片输出处理) python|矩阵

【python】笔势识别 - 缩小规格，坐标点转换为矩阵，图片输出处理

1. 说明
2. 处理效果
3. 代码

【python|【python】笔势识别 - (含缩小规格，坐标点转换为矩阵，点图连成线图，图片输出处理)】
1. 说明数据处理:将一块内的x(y)轴数据全部减去它的最小值，在矩阵上标点，确定插值方式，将其填充为类似图像的矩阵
进而利用图像识别的方式使用图片训练模型(选择: 全连接/CNN) 可参考此篇
思路说明:

找到x，y轴坐标最小值
重建坐标系(循环遍历x,y轴，减去minx和miny中最小值)
寻找最大坐标，即框框长度(图片的长宽)
连线,并将矩阵存为图片

找到
2. 处理效果处理前(注意看横纵坐标数值)

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文章图片

处理后

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处理后(点图连成线图，图片输出处理)

文章图片

3. 代码

print(strokes[0])# [[第一笔的所有x], [第一笔的所有y]] arx=strokes[0][0] ary=strokes[0][1] #循环找到x轴最小点 minx = arx[0] for k in range(len(arx)): if minx>=arx[k]: minx=arx[k] # 循环找到轴最小点 miny = ary[0] for j in range(len(ary)): if miny>ary[j]: miny=ary[j] # 循环遍历x,y轴，减去minx和miny中最小值 for k in range(len(arx)): arx[k]=arx[k]-minx for k in range(len(ary)): ary[k]=ary[k]-miny strokes[0][0]=arx strokes[0][1]=ary # plt.plot(arx,ary, #color='red',# 全部点设置为红色 #marker='.',# 点的形状为圆点 #linestyle='')# 线型为空，也即点与点之间不用线连接 # plt.grid(True) # plt.show()# 寻找最大坐标，即框框长度 for k in range(len(arx)): if arx[k]>maxx: maxx=arx[k] for k in range(len(ary)): if ary[k]>maxy: maxy=ary[k]# 连线,并将矩阵存为图片 plt.figure('图') for i in range(len(arx) - 1): x1 = arx[i] y1 = ary[i] # print(x1, y1) x2 = arx[i + 1] y2 = ary[i + 1] plt.plot([x1, x2], [y1, y2], color='r') plt.axis('off') plt.savefig('./picture.png') # plt.show()