Исправить ошибки в лабораторной Питон

ЗАДАНИЕ общее к лабораторной

Разработать алгоритм для выделения последовательностей из рукописных цифр на изображении с сохранением их построчного расположения. Входными данными является растровое изображение в оттенках серого. В результате работы алгоритма должны формироваться последовательности из фрагментов изображения, содержащих индивидуальные цифры, по одной последовательности на строку.

На основании разработанного алгоритма и алгоритма распознавания цифр из ЛР1 реализовать программу, распознающую последовательности цифр на изображении. Пример исходных данных для работы программы и результата - в приложенных файлах.

ЗАМЕЧАНИЯ

Файл svm_svc.pkl нужно было приложить. И почему здесь использется SVM (судя по имени файла), если в предыдущей работе наилучшей моделью указана KNN с PCA?

Такое разделение на строки - частные решения, задача была совсем другая. Во входном файле строк может быть произвольное количество, и символов в каждой строке - тоже.

КОММЕНТАРИЙ, как их исправить ( от автора кода)

Там где сохранение в файл информации идёт через строки import pickle и with open надо скорректировать название (svm_svc на любое удобное название допустим lab2model), плюс обязательно саму модель у тебя получится например model=knn_pca, в зависимости от того как назвал ее ранее.

Потом через импорт во второй работе вызвать (во второй лабе тоже ищи строчку с import pickle и конструкцией типа with open или read) там вставляешь название своей модели lab2model.pkl.

И далее, по моему, там название переменной model сохраняется и должно все работать нормально.

А и еще переместить конструкцию после расчетов модели кнн рса, а то она не сохранится

И КОММЕНТАРИЙ КАК ИСПРАВИТЬ, то что работу схожи

Самый сложный путь, чтобы не было похоже это через другую библиотеку сделать (я через cv2 делал, можно погуглить другие).

Пойти легче - пытаться доработать построчное отображение: кусочек «Для каждой из 10», убрать все отображения (все что с названиями show), изменять параметры: при размывании картинки, контраст картинки, способы определения границ картинки (thresholds).

Ещё вспомнил - у меня в работе картинка размывалась два раза, можешь сделать один раз и опять же химичить а параметрами. А то что не сможешь объяснить почему тут эти строки кода, то можно загуглить распознавание картинки через cv2.