基于opencv和knn的简单数字识别代码

Sure, 我可以回答你的问题。

基于 OpenCV 和 kNN 的数字识别程序步骤如下：

1.准备训练和测试数据集：生成数字图像，为每个图像打上标签（即对应的数字）。

2.使用 OpenCV 对图像进行预处理：灰度化、二值化等。

3.对每个图像提取特征：使用 OpenCV 提供的特征提取器，如 HOG 特征提取器。

4.把特征转换为向量，存储在一个训练集文件中。

5.使用 kNN 分类器对训练集进行训练。

6.对测试数据图像进行与步骤 3 相同的预处理，提取特征，转化为向量，再利用步骤 5 训练出的 kNN 分类器，对测试数据进行数字识别。

以上述步骤编写代码并使用 OpenCV 和 kNN 分类器库，我们就可以实现一个简单的数字识别程序。

希望这能帮到你。

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基于opencv和knn的摄像头识别手写数字的代码

Sure, 我可以回答你的问题。以下是一个基于 OpenCV 和 KNN 的手写数字识别代码示例：

import cv2
import numpy as np

# Load the dataset for training
digits = cv2.imread('digits.png',0)
digits = cv2.resize(digits, (1000, 2000))

# Split into individual digit images
rows = np.vsplit(digits,50)
cells = []
for row in rows:
    row_cells = np.hsplit(row,50)
    for cell in row_cells:
        cell = cell.flatten()
        cells.append(cell)
X = np.array(cells, np.float32)

# Create labels for each digit
y = np.repeat(np.arange(10),250)

# Train a KNN model on the dataset
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(X, cv2.ml.ROW_SAMPLE, y)

# Load the image and preprocess it for prediction
img = cv2.imread('test.png',0)
img = cv2.resize(img, (28,28))
img = img.reshape(-1,28*28)
img = np.float32(img)

# Use the KNN model to predict the digit
ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(img,k=5)

# Print the predicted digit
print(int(result[0][0]))

在上述示例中，我们首先加载包含许多手写数字的数据集。我们将数据集拆分为50x50个单元格，并将每个单元格转换为一维向量。然后我们创建标签，其中每个标签对应于一个数字，并使用KNN模型进行训练。我们然后加载一个包含手写数字的测试图像，预处理图像以适合KNN模型，使用KNN模型预测数字，并打印结果。

注意，在实际应用中，您可能需要对识别准确性、计算效率和对错误处理的能力进行更多的优化。

基于opencv和knn的摄像头数字识别简单代码

这是一个基于OpenCV和k-NN算法的摄像头数字识别算法的简单代码：

import cv2
import numpy as np

# Load the data for the k-NN classifier
with np.load('knn_data.npz') as data:
    train = data['train']
    train_labels = data['train_labels']

# Setup the k-NN classifier
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# Setup the webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Grab a frame from the webcam
    ret, frame = cap.read()

    # Convert the frame to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Apply some preprocessing (thresholding and morphological closing)
    _, gray = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    gray = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # Find contours of digits in the frame
    _, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # Loop over each contour
    for contour in contours:
        # Compute the bounding rectangle of the contour
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

        # Ignore small contours
        if w < 15 or h < 15:
            continue

        # Extract the digit from the contour and resize it
        digit = gray[y:y+h, x:x+w]
        digit = cv2.resize(digit, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)

        # Flatten the digit and convert it to a 1D array
        digit = digit.flatten()
        digit = np.float32(digit)

        # Classify the digit using the k-NN classifier
        _, result, _, _ = knn.findNearest(digit.reshape(1, -1), k=3)

        # Draw the classification result on the frame
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, str(int(result[0])), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    # Show the current frame
    cv2.imshow('frame', frame)

    # Exit if the user presses 'q'
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Release the webcam and destroy all windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，k-NN分类器被用来识别出数字。训练数据和标签被存储在文件knn_data.npz中。每帧从网络摄像头中得到，然后用OpenCV的函数处理，以提取出图像中的数字。对于每个数字，应用相同的预处理步骤并将其输入k-NN分类器。分类器输出一个数字，我们将它作为识别结果画在帧上并用imshow函数显示在屏幕上。