digits = cv2.imread('digits.png', 0) rows, cols = np.hsplit(digits, 100) cells = [np.hsplit(row, 50) for row in rows] train_data = np.array(cells).reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), len(train_data) / 10)

这段代码看起来是在做什么？

它是在加载一个包含数字图像的 png 文件，并将每个数字图像分别分割为 50x20 个小单元格。然后，这些小单元格被重新排列成一个数组，其中每个数字被转换为一个 400 维的特征向量，用于训练机器学习模型。每个数字的标签随后被重复多次，并用于训练模型的分类任务。

相关问题

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt gray = cv2.imread('digits.png', 0) digits = [np.hsplit(r, 100) for r in np.vsplit(gray, 50)] # 分解数字：50行，100列 np_digits = np.array(digits) # 转换为numpy数组 # 准备训练数据，转换为二维数组，每个图像400个像素 train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis] # 定义标志 knn = cv2.ml.KNearest_create() # 创建kNN分类器 knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 训练模型 # 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像） test = cv2.imread('d5.png', 0) # 打开测试图像 test = cv2.resize(test, (20, 20)) # 转换为20x20大小 test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png', 0) img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) ret, img2 = cv2.threshold(img2, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) 以上代码怎么优化

下面是对代码的一些优化建议：

1. 使用 with 语句打开文件：在读取图片时，最好使用 with 语句打开文件，这样可以确保文件在使用后被正确关闭，也可以避免一些意外情况下的错误。

2. 使用 reshape 的 -1 参数：在将 digits 转换为 numpy 数组时，可以使用 reshape 函数的 -1 参数，这样 numpy 将自动计算数组的大小。

3. 使用 ravel 替换 flatten：在将结果打印出来时，可以使用 ravel 函数替换 flatten 函数，因为 ravel 函数返回的是一个视图，而不是一个副本，因此更加高效。

4. 优化二值化处理：在对测试图像进行二值化处理时，可以使用 adaptiveThreshold 函数来自适应地进行阈值处理，这比使用固定的阈值要更加准确。

5. 使用 plt.imshow 显示图像：在显示图像时，可以使用 plt.imshow 函数，这样可以更加方便地进行调整和处理。

6. 添加注释：在代码中添加注释，可以帮助其他人更好地理解代码的含义和作用。

下面是优化后的代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开文件并读取灰度图像
with open('digits.png', 'rb') as f:
    gray = cv2.imdecode(np.frombuffer(f.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 分解数字：50行，100列
digits = np.hsplit(np.vstack(np.hsplit(gray, 100)), 50)

# 转换为numpy数组
np_digits = np.array(digits)

# 转换为二维数组，每个图像400个像素
train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 定义标志
train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis]

# 创建kNN分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()

# 训练模型
knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像）
test = cv2.imread('d5.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为20x20大小
test = cv2.resize(test, (20, 20))

# 自适应阈值二值化处理
test = cv2.adaptiveThreshold(test, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 转换为测试数据
test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32)

# 执行测试
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3)

# 打印测试结果
print(result.ravel())
print(neighbours.ravel())

# 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像）
img2 = cv2.imread('d3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为20x20大小
img2 = cv2.resize(img2, (20, 20))

# 自适应阈值二值化处理
img2 = cv2.adaptiveThreshold(img2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 转换为测试数据
test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32)

# 执行测试
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3)

# 打印测试结果
print(result.ravel())
print(neighbours.ravel())

# 显示测试图像
plt.imshow(test, cmap='gray')
plt.show()

# 显示训练图像
plt.imshow(gray, cmap='gray')
plt.show()

import cv2 import numpy as np def hog(img): hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True) hog_descriptor=hog.compute(img) hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor) return hog_descriptor img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0) digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)] labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis] hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits] trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144) svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数 svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) #训练模型 #用绘图工具创建的手写数字5图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png') #打开图像test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result)) #用绘图工具创建的手写数字8图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread('d8.jpg',0) test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) #转换为测试数据 result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result))纠正代码

在您提供的代码中，有以下几处需要纠正的错误：

1. 第一行 `import cv2 import numpy as np` 应该改为两行代码：

import cv2 
import numpy as np

2. 第二行 `def hog(img):` 后面应该加上缩进。

3. 第三行 `hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True)`，其中参数的数量和顺序不对，应该改为：

hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8),(4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,True,64)

4. 第四行 `hog_descriptor=hog.compute(img)`，缺少一个括号，应该改为：

hog_descriptor=hog.compute(img)

5. 第五行 `hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor)`，该行代码不需要缩进。

6. 第七行 `img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0)`，`cv2.imread` 函数中的路径需要加上一个括号，应该改为：

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0)

7. 第八行 `digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)]`，该行代码不需要缩进。

8. 第九行 `labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis]`，该行代码不需要缩进。

9. 第十行 `hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits]`，该行代码不需要缩进。

10. 第十一行 `trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144)`，该行代码不需要缩进。

11. 第十二行 `svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数`，该行代码不需要缩进。

12. 第十三行 `svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)`，该行代码中的多个函数调用应该分别放在一行，且需要缩进。

13. 第十五行 `test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png')`，该行代码不需要缩进。

14. 第十六行 `test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)`，该行代码中的两个函数调用应该分别放在一行，且需要缩进。

15. 第十七行 `result = svm.predict(test_data)[1]`，该行代码不需要缩进。

16. 第十八行 `print('识别结果：',np.squeeze(result))`，该行代码不需要缩进。

17. 第二十行 `test= cv2.imread('d8.jpg',0)`，该行代码不需要缩进。

18. 第二十一行 `test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)`，该行代码中的两个函数调用应该分别放在一行，且需要缩进。

19. 第二十二行 `result = svm.predict(test_data)[1]`，该行代码不需要缩进。

20. 第二十三行 `print('识别结果：',np.squeeze(result))`，该行代码不需要缩进。

纠正后的代码如下所示：

import cv2 
import numpy as np

def hog(img):
    hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8),(4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,True,64)
    hog_descriptor=hog.compute(img)
    hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor)
    return hog_descriptor

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0)
digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)]
labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis]
hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits]
trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144)

svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setC(2.67)
svm.setGamma(5.383)
svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png',0)
test_data=hog(test)
test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)
result = svm.predict(test_data)[1]
print('识别结果：',np.squeeze(result))

test= cv2.imread('d8.jpg',0)
test_data=hog(test)
test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)
result = svm.predict(test_data)[1]
print('识别结果：',np.squeeze(result))