数字图像处理手写字符识别python代码实现

好的，以下是一个简单的数字图像处理手写字符识别的Python代码实现示例。这个示例使用了OpenCV库进行图像处理，并使用scikit-learn库中的K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法进行分类。

首先，确保你已经安装了所需的库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python scikit-learn numpy

以下是代码实现：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取手写字符数据集
def load_data():
    # 这里假设你有一个包含手写字符图像的数据集
    # 每个图像是一个28x28的灰度图像，标签是0-9的数字
    # 你可以使用MNIST数据集或其他数据集
    # 这里我们使用MNIST数据集的简化版本
    # 你需要下载MNIST数据集并将其放在当前目录下的data文件夹中
    # 数据集文件名为train-images-idx3-ubyte和train-labels-idx1-ubyte

    # 读取图像数据
    with open('data/train-images-idx3-ubyte', 'rb') as f:
        magic, size = np.fromfile(f, dtype='>i', count=2)
        nrows, ncols = np.fromfile(f, dtype='>i', count=2)
        data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape((size, nrows * ncols))

    # 读取标签数据
    with open('data/train-labels-idx1-ubyte', 'rb') as f:
        magic, size = np.fromfile(f, dtype='>i', count=2)
        data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)

    return data[:size].reshape(-1, 1), data[:size].reshape(-1, nrows * ncols)

# 加载数据
labels, images = load_data()

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train.ravel())

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'准确率: {accuracy * 100:.2f}%')

# 图像预处理函数
def preprocess_image(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 二值化
    _, image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    # 调整图像大小到28x28
    image = cv2.resize(image, (28, 28))
    # 归一化
    image = image.reshape(1, -1)
    return image

# 预测单个图像
def predict_image(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)
    prediction = knn.predict(image)
    print(f'预测结果: {prediction[0]}')

# 示例预测
predict_image('data/test.png')