用opencv写一个识别图像中数字的c语言代码

以下是一个使用OpenCV库进行数字识别的C语言代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("digits.png");

    // 将图像转换为灰度图
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 将图像分割成小块
    vector<Mat> digits;
    int rows = gray.rows / 50;
    int cols = gray.cols / 100;
    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            Rect roi(j * 100, i * 50, 100, 50);
            Mat digit = gray(roi);
            digits.push_back(digit);
        }
    }

    // 训练数字分类器
    Ptr<ml::KNearest> knn = ml::KNearest::create();
    Mat trainData;
    Mat labels;
    for (int i = 0; i < digits.size(); i++)
    {
        Mat sample;
        resize(digits[i], sample, Size(10, 10));
        sample = sample.reshape(1, 1);
        trainData.push_back(sample);
        labels.push_back(i / 5);
    }
    knn->train(trainData, ml::ROW_SAMPLE, labels);

    // 识别数字
    for (int i = 0; i < digits.size(); i++)
    {
        Mat sample;
        resize(digits[i], sample, Size(10, 10));
        sample = sample.reshape(1, 1);
        int response = knn->predict(sample);
        cout << response << " ";
        if ((i + 1) % cols == 0)
            cout << endl;
    }

    return 0;
}

这个示例程序将一个数字图片分割成小块，每个小块都是一个数字。然后将每个数字样本转换为10x10像素的图像，并使用KNN分类器进行训练和识别。最后输出每个小块对应的数字。在这个示例程序中，数字图片应该命名为“digits.png”并与源代码文件放在同一目录下。