python利用opencv实现数字识别

要使用Python和OpenCV实现数字识别，可以按照以下步骤进行操作：

1. 收集数字样本图像并将其转换为灰度图像。
2. 将数字图像与预先训练的模型进行比较，以识别数字。
3. 对数字进行分类和识别，并输出结果。

以下是一个简单的数字识别的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练集
digits = cv2.imread('digits.png',0)

# 定义每个数字的大小和数量
rows = np.vsplit(digits,50)
cells = []
for row in rows:
    row_cells = np.hsplit(row,50)
    for cell in row_cells:
        cells.append(cell)

# 准备训练数据和标签
x = np.array(cells)
train = x[:,:].reshape(-1,400).astype(np.float32)
k = np.arange(10)
train_labels = np.repeat(k,250)[:,np.newaxis]

# 训练KNN模型
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 加载测试图像
test_digits = cv2.imread('test_digits.png',0)
test_cells = np.vsplit(test_digits,50)

# 对每个测试图像进行识别
for i in range(len(test_cells)):
    test_row = test_cells[i]
    test_row_cells = np.hsplit(test_row,10)
    for j in range(len(test_row_cells)):
        test_cell = test_row_cells[j]
        test_cell = cv2.resize(test_cell,(20,20))
        test_cell = np.array(test_cell,np.float32).reshape(-1,400)
        ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(test_cell,k=1)
        print(int(result[0][0]),end=' ')
    print()

在这个示例中，我们首先加载数字图像，并将其拆分为单个数字图像。我们将这些数字图像用作训练数据，并使用KNN算法进行训练。然后，我们加载测试图像，并对每个数字图像进行识别，输出识别结果。