简单的基于opencv和knn的数字识别代码

好的，以下是一份基于OpenCV和KNN的数字识别代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载数字数据集
digits = cv2.imread('digits.png', 0)

# 将数字图像分割成20*20的小图像
cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(digits, 50)]
x = np.array(cells)
train = x[:, :].reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 把每个数字的标签作为训练数据的响应值
k = np.arange(10)
train_labels = np.repeat(k, 500)[:, np.newaxis]

# 使用KNN算法训练数据
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 加载待识别图像，进行数字识别
test_image = cv2.imread('test.png', 0)
test_image = cv2.resize(test_image, (20, 20))
test_image = np.array(test_image, dtype=np.float32).reshape(1, 400)

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

# 输出识别结果
print(int(result[0][0]))

这个代码示例的流程如下：

1. 加载数字数据集并分割成20x20的小图像。
2. 把每个小图像的像素作为一个特征向量，训练一个KNN模型。
3. 加载待识别的数字图像，把它缩放成20x20大小并作为测试数据。
4. 把测试数据输入KNN模型，得到一个最接近的训练数据标签。
5. 输出识别结果。

注意，在使用KNN算法训练数据时，训练数据的响应值（即每个数字的标签）要作为第三个参数提供给KNN的train方法。在输入测试数据时，要把测试数据的特征向量作为一个行向量（即一个1x400的矩阵）提供给KNN的findNearest方法，并指定要返回最接近的5个响应值。最后，KNN会输出一个包含单个元素的2D数组（即result）表示测试数据的标签，这个标签应该被转换成整数类型。