请写一个手写数字识别的python代码，使用MNIST 数据集和贝叶斯分类器，包括预处理流程

好的，以下是一个使用MNIST数据集和贝叶斯分类器实现手写数字识别的Python代码，包括预处理流程：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import cv2

# 加载数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 预处理函数
def preprocess(img):
    # 将图像变成28x28的大小
    img = cv2.resize(img, (28, 28))
    # 将图像变成灰度图
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 将图像二值化
    _, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    # 将图像转换成一维向量
    img = np.reshape(img, (1, 784))
    return img

# 预处理训练集
X_train = np.array([preprocess(img) for img in X_train])
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], 784))

# 训练贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预处理测试集
X_test = np.array([preprocess(img) for img in X_test])
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], 784))

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，使用`fetch_openml()`函数加载MNIST数据集，划分训练集和测试集，使用`preprocess()`函数实现了图像的预处理流程，包括将图像变成灰度图、二值化、调整大小、转换成一维向量。接着，使用预处理后的训练集训练贝叶斯分类器，并使用预处理后的测试集进行预测，最后计算准确率。