knn.train(train, cv.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

这是一个机器学习中使用的K-最近邻算法中的代码。具体来说，它是将训练数据train和对应的标签train_labels输入到KNN模型中进行训练，并采用行存储方式(cv.ml.ROW_SAMPLE)来表示训练样本。

相关问题

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt gray = cv2.imread('digits.png', 0) digits = [np.hsplit(r, 100) for r in np.vsplit(gray, 50)] # 分解数字：50行，100列 np_digits = np.array(digits) # 转换为numpy数组 # 准备训练数据，转换为二维数组，每个图像400个像素 train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis] # 定义标志 knn = cv2.ml.KNearest_create() # 创建kNN分类器 knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 训练模型 # 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像） test = cv2.imread('d5.png', 0) # 打开测试图像 test = cv2.resize(test, (20, 20)) # 转换为20x20大小 test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png', 0) img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) ret, img2 = cv2.threshold(img2, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) 以上代码怎么优化

下面是对代码的一些优化建议：

1. 使用 with 语句打开文件：在读取图片时，最好使用 with 语句打开文件，这样可以确保文件在使用后被正确关闭，也可以避免一些意外情况下的错误。

2. 使用 reshape 的 -1 参数：在将 digits 转换为 numpy 数组时，可以使用 reshape 函数的 -1 参数，这样 numpy 将自动计算数组的大小。

3. 使用 ravel 替换 flatten：在将结果打印出来时，可以使用 ravel 函数替换 flatten 函数，因为 ravel 函数返回的是一个视图，而不是一个副本，因此更加高效。

4. 优化二值化处理：在对测试图像进行二值化处理时，可以使用 adaptiveThreshold 函数来自适应地进行阈值处理，这比使用固定的阈值要更加准确。

5. 使用 plt.imshow 显示图像：在显示图像时，可以使用 plt.imshow 函数，这样可以更加方便地进行调整和处理。

6. 添加注释：在代码中添加注释，可以帮助其他人更好地理解代码的含义和作用。

下面是优化后的代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开文件并读取灰度图像
with open('digits.png', 'rb') as f:
    gray = cv2.imdecode(np.frombuffer(f.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 分解数字：50行，100列
digits = np.hsplit(np.vstack(np.hsplit(gray, 100)), 50)

# 转换为numpy数组
np_digits = np.array(digits)

# 转换为二维数组，每个图像400个像素
train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 定义标志
train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis]

# 创建kNN分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()

# 训练模型
knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像）
test = cv2.imread('d5.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为20x20大小
test = cv2.resize(test, (20, 20))

# 自适应阈值二值化处理
test = cv2.adaptiveThreshold(test, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 转换为测试数据
test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32)

# 执行测试
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3)

# 打印测试结果
print(result.ravel())
print(neighbours.ravel())

# 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像）
img2 = cv2.imread('d3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为20x20大小
img2 = cv2.resize(img2, (20, 20))

# 自适应阈值二值化处理
img2 = cv2.adaptiveThreshold(img2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 转换为测试数据
test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32)

# 执行测试
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3)

# 打印测试结果
print(result.ravel())
print(neighbours.ravel())

# 显示测试图像
plt.imshow(test, cmap='gray')
plt.show()

# 显示训练图像
plt.imshow(gray, cmap='gray')
plt.show()

--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5544\1055753196.py in <module> 17 # 训练K-近邻分类器 18 knn = cv2.ml.KNearest_create() ---> 19 knn.train(np.array(face_images), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(face_labels)) 20 21 # 读取测试图像 error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\ml\src\data.cpp:257: error: (-215:Assertion failed) samples.type() == CV_32F || samples.type() == CV_32S in function 'cv::ml::TrainDataImpl::setData'

这个错误提示是因为训练数据的数据类型不正确。在使用`cv2.ml.KNearest_create()`训练KNN分类器时，数据应该是单精度浮点型（`CV_32F`）或整型（`CV_32S`）。

你可以尝试将代码中的数据类型转换为单精度浮点型，如下所示：

face_images = np.array(face_images, dtype=np.float32)
face_labels = np.array(face_labels, dtype=np.float32)

# 训练K-近邻分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(face_images, cv2.ml.ROW_SAMPLE, face_labels)

这样就可以解决这个错误。希望对你有帮助。