python opencv手写体的识别

要使用OpenCV进行手写体识别，可以遵循以下步骤：

1. 收集手写数字的数据集：可以使用MNIST数据集或自己收集手写数字的图片数据集。
2. 对数据集进行预处理：将图像进行二值化处理、规范化大小并去除噪声。
3. 提取特征：使用特征提取算法，如HOG（方向梯度直方图）或LBP（局部二值模式）等，将每个数字图像转换成一个特征向量。
4. 训练分类器：使用机器学习算法，如SVM（支持向量机）或神经网络等，训练一个分类器来识别手写数字。
5. 测试分类器：使用测试集来评估分类器的准确性。

以下是一个简单的示例代码，使用OpenCV和scikit-learn库进行手写数字的识别：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.externals import joblib

# 加载分类器
clf = joblib.load('classifier.pkl')

# 读取测试图像
img = cv2.imread('test.png', 0)

# 预处理图像
img = cv2.resize(img, (28, 28))
img = cv2.bitwise_not(img)
img = img.reshape(1, -1)

# 预测数字
prediction = clf.predict(img)

# 显示结果
print('Prediction:', prediction[0])
cv2.imshow('image', cv2.imread('test.png'))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`classifier.pkl`是训练好的分类器模型文件，`test.png`是待识别的手写数字图像。首先，加载分类器模型，然后读取测试图像并进行预处理。最后，使用分类器对预处理后的图像进行预测，并将结果显示在屏幕上。