基于opencv的简单数字识别代码

很高兴为您解决这个问题。基于OpenCV的数字识别代码主要有以下几个步骤：

1. 准备训练数据。可以手动标注数字的图片，并将其转换为数字矩阵。

2. 利用预处理方法将数字图像进行预处理，包括二值化、模糊化等。

3. 提取数字特征。通过提取数字图像的特征，减少传统机器学习算法处理的特征数目。

4. 训练模型。使用机器学习算法训练模型。

5. 测试模型。在测试集上测试模型的准确率。

下面是一份基于OpenCV的数字识别代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 读取数字图片
img = cv2.imread("digit.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为数字矩阵
digits = np.array([np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(img, 50)], dtype=np.float32)

# 预处理数字图像
samples = digits.reshape((-1, 400)).astype(np.float32)
labels = np.repeat(np.arange(10), len(samples) / 10)

# 创建kNN对象并训练模型
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(samples, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# 测试模型
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(digits.reshape((-1, 400)).astype(np.float32), k=1)

# 输出识别结果
print(result.reshape(-1))

这段代码可以识别数字图片，并输出识别结果。当然，这不是一份完整的代码，需要根据实际情况进行修改。希望我的回答对您有所帮助！