图像识别妙招：基于KNN算法的OpenCV实现

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2023-10-22 23:00:07

简介

手写数字识别是一项经典的机器学习任务，它涉及到将手写数字图像分类为相应的数字。这是一个很有挑战性的任务，因为手写数字可以有很大的差异，而且它们经常会相互重叠。

KNN算法

KNN算法是一种简单的机器学习算法，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对新数据点进行分类。KNN算法非常容易实现，而且它通常可以获得良好的结果。

OpenCV

OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。OpenCV 可以用于各种图像处理任务，包括图像切割、特征提取和分类。

项目步骤

切割图像

第一步是将手写数字图像切割成单独的数字图像。这可以通过使用 OpenCV 的 findContours() 函数来实现。该函数会找到图像中的所有轮廓，然后您可以使用这些轮廓来裁剪图像。

训练模型

一旦您有了切割好的数字图像，您就可以使用它们来训练 KNN 模型。这可以通过使用 OpenCV 的 train() 函数来实现。该函数将计算每个训练图像的特征，然后使用这些特征来训练模型。

预测

一旦您训练好了模型，您就可以使用它来预测新图像中的数字。这可以通过使用 OpenCV 的 predict() 函数来实现。该函数将计算新图像的特征，然后使用这些特征来预测数字。

代码示例

以下是一个 Python 代码示例，演示如何使用 OpenCV 和 KNN 算法实现手写数字识别：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练数据
training_data = cv2.imread('training_data.png')

# 切割训练数据
contours, _ = cv2.findContours(training_data, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
digits = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    digit = training_data[y:y+h, x:x+w]
    digits.append(digit)

# 准备训练数据
training_data = np.array(digits).reshape(-1, 28*28)

# 准备标签数据
labels = np.array([i for i in range(10)] * len(digits))

# 训练模型
model = cv2.ml.KNearest_create()
model.train(training_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# 加载测试数据
test_data = cv2.imread('test_data.png')

# 切割测试数据
contours, _ = cv2.findContours(test_data, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
digits = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    digit = test_data[y:y+h, x:x+w]
    digits.append(digit)

# 准备测试数据
test_data = np.array(digits).reshape(-1, 28*28)

# 预测结果
predictions = model.predict(test_data)

# 打印结果
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print(f'预测结果：{prediction[1]}，真实结果：{i // 10}')