用OpenCV和Python轻松搞定KNN图像分类

人工智能

2023-09-22 09:22:26

使用 OpenCV 和 Python 实现 KNN 算法：图像分类指南

摘要

图像分类在计算机视觉领域至关重要，KNN 算法因其简单性和高效性而受到广泛认可。本文将指导您使用 OpenCV 和 Python 实现 KNN 算法，让您踏上图像分类之旅。

KNN 算法简介

K-Nearest Neighbors（KNN）算法是一种监督学习算法，它通过对新的数据点与训练集中最近的 K 个数据点进行比较来预测类别。KNN 在图像分类中表现出色，因为图像可以表示为像素值的向量，便于比较。

准备训练数据

训练数据是 KNN 算法的关键。它由标记的图像组成，标记图像表示图像的类别。将图像转换为灰度、调整大小和归一化为 0 到 1 之间的值非常重要，以实现更好的分类结果。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

train_data = cv2.imread('train_data')
train_labels = np.loadtxt('train_labels.txt')

gray_train_data = cv2.cvtColor(train_data, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
resized_train_data = cv2.resize(gray_train_data, (28, 28))
normalized_train_data = resized_train_data / 255.0

训练 KNN 模型

使用准备好的训练数据，我们可以训练 KNN 模型。设置 K 值（最近邻居的数量）至关重要，较高的 K 值通常会导致更好的分类，但也会增加计算成本。

代码示例：

knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(normalized_train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

图像分类

现在模型已训练完毕，我们可以对其进行测试并对新图像进行分类。只需将新图像预处理为与训练数据相同的方式，然后使用 KNN 模型预测其类别即可。

代码示例：

test_image = cv2.imread('test_image.jpg')
gray_test_image = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
resized_test_image = cv2.resize(gray_test_image, (28, 28))
normalized_test_image = resized_test_image / 255.0

_, result, _, _ = knn.findNearest(normalized_test_image.reshape(1, -1), k=5)

print('The predicted label is:', result[0][0])