knn.findNearest

knn.findNearest is a method in the OpenCV library that is used for k-nearest neighbor classification. It takes a set of query samples and a trained k-nearest neighbor algorithm and returns the classification labels for each query sample. The method works by finding the k-nearest neighbors of each query sample in the training data and using their labels to determine the label of the query sample. The k parameter specifies the number of nearest neighbors to consider.

相关问题

ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(test,k=5)

这个问题属于Python代码方面的，KNN算法中的函数findNearest()接收两个参数，第一个参数是测试数据，第二个参数k是指定 KNN 算法中的 K 值。函数会返回4个结果：ret表示标签结果，result是最终的结果，neighbours是最近邻的点，dist表示测试点和最近邻点的距离。

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()