使用朴素贝叶斯算法实现该（D:\MNIST\test）路径下的手写体识别

下面是一个使用朴素贝叶斯算法实现手写数字图片识别的Python代码示例，其中读入的图片路径为"D:\MNIST\test"：

import os
import numpy as np
import cv2
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集
def load_mnist(path):
    images, labels = [], []
    for file_name in os.listdir(path):
        if file_name.endswith('.png'):
            image = cv2.imread(os.path.join(path, file_name), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            images.append(image.flatten())
            labels.append(int(file_name.split('_')[0]))
    images = np.array(images, dtype=np.float32) / 255.
    labels = np.array(labels)
    return images, labels

# 读入测试集数据
test_images, test_labels = load_mnist('D:\\MNIST\\test')

# 训练朴素贝叶斯分类器
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上测试分类器性能
y_pred = nb_clf.predict(test_images)
accuracy = accuracy_score(test_labels, y_pred)
print('朴素贝叶斯分类器在测试集上的准确率为：', accuracy)

需要注意的是，这里将手写数字图片转换为特征向量的方式与之前的例子不同，使用的是直接将原始像素值展开为一维向量。在实际应用中，可能需要使用更复杂的特征表示方式来提高分类器的性能。