【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

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:

1. 找到x，y轴坐标最小值
2. 重建坐标系(循环遍历x,y轴，减去minx和miny中最小值)
3. 寻找最大坐标，即框框长度(图片的长宽)
4. 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)

处理后👇

处理后👇(点图连成线图，图片输出处理)

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()