opencv python 手写字符识别

CV是一个开源的计算机视觉库，它可以用于处理图像和视频等多媒体数据。而Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、代码简洁、可读性强等特点。结合OpenCV和Python，我们可以实现很多有趣的应用，比如手写字符识别。

手写字符识别是指通过计算机程序对手写字符进行自动识别。在OpenCV中，我们可以使用支持向量机（SVM）算法来实现手写字符识别。具体步骤如下：

1. 收集手写字符数据集，包括训练集和测试集。
2. 对数据集进行预处理，比如二值化、去噪等。
3. 提取手写字符的特征，比如HOG特征、SIFT特征等。
4. 使用SVM算法对特征进行训练，得到分类器。
5. 对测试集进行测试，评估分类器的准确率。

下面是一个简单的示例代码，用于实现手写字符识别：

import cv2
import numpy as np

# 读取手写字符图像
img = cv2.imread('handwritten_char.png', 0)

# 对图像进行预处理
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 提取手写字符的特征
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours]
features = []
for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    roi = thresh[y:y+h, x:x+w]
    roi = cv2.resize(roi, (20, 20))
    feature = roi.reshape(-1)
    features.append(feature)

# 加载分类器
svm = cv2.ml.SVM_load('svm.xml')

# 对测试集进行测试
features = np.array(features, dtype=np.float32)
_, results = svm.predict(features)

# 输出识别结果
for i, result in enumerate(results):
    print('第%d个字符的识别结果为：%d' % (i+1, int(result)))