OCR手写体识别，只要会点KNN，就可轻松实现！

2023-09-14 17:56:27

揭秘手写体识别的奥秘

引言

手写体识别是计算机理解手写文本的能力，它有着广泛的应用场景，从自动化的文件处理到医疗记录解读。实现手写体识别是一项复杂的挑战，因为每个人的书写风格都千差万别。本文将深入探索手写体识别的技术细节，并使用 KNN 算法和 OpenCV 库构建一个实际的手写体识别应用程序。

KNN：手写体识别的秘密武器

KNN（k 近邻）算法是一种用于模式识别的简单但有效的分类算法。它通过将新数据点与训练数据集中最相似的 k 个数据点进行比较来预测新数据点的类别。在手写体识别中，我们将手写数字或字母的图像表示为数据点，并使用 KNN 算法根据训练数据中的相似图像对其进行分类。

OpenCV：图像处理的利器

OpenCV（开放计算机视觉库）是一个功能强大的计算机视觉库，为图像处理和机器学习算法提供了丰富的支持。在本文中，我们将使用 OpenCV 加载手写数字或字母的图像，并将这些图像转换为灰度图像并调整大小，为后续特征提取做好准备。

构建手写体识别应用程序

1. 加载数据

第一步是加载手写数字或字母的图像数据。OpenCV 自带了一个数字和字母的数据集，我们可以直接使用。

2. 预处理数据

在使用 KNN 算法之前，我们需要对数据进行预处理。这包括：

将图像转换为灰度图像以减少噪声
调整图像大小以确保一致性

3. 提取特征

接下来，我们需要从图像中提取特征。特征是能够代表图像内容的数值。在手写体识别中，我们可以使用边缘检测算法或 HOG（直方图梯度）算法来提取特征。

4. 训练 KNN 模型

有了提取的特征后，就可以训练 KNN 模型了。训练 KNN 模型需要使用训练数据和标签。训练数据是手写数字或字母的图像，标签是这些图像对应的数字或字母。

5. 测试 KNN 模型

训练完 KNN 模型后，可以使用测试数据来评估模型的性能。测试数据是手写数字或字母的图像，但这些图像不包含在训练数据中。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载数据
data = cv2.imread('handwritten_digits.png')

# 预处理数据
gray = cv2.cvtColor(data, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
resized = cv2.resize(gray, (28, 28))

# 提取特征
edges = cv2.Canny(resized, 100, 200)

# 训练 KNN 模型
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(edges.reshape(-1, 784), np.arange(10))

# 测试 KNN 模型
test_image = cv2.imread('test_digit.png')
gray_test = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
resized_test = cv2.resize(gray_test, (28, 28))
edges_test = cv2.Canny(resized_test, 100, 200)
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(edges_test.reshape(-1, 784), k=3)
print('识别结果：', result[0])