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

时间: 2023-06-07 15:11:40 浏览: 249
TRAIN

example.train

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。
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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

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 = ...

--------------------------------------------------------------------------- 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...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。
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knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 3. 加载测试图片并进行数字识别 img = cv2.imread("test.png", 0) img = cv2.bitwise_not(img) _, img = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_...

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knn.train(train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 加载待识别图像，进行数字识别 test_image = cv2.imread('test.png', 0) test_image = cv2.resize(test_image, (20, 20)) test_image = np.array(test_image,...

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knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) return knn 最后，我们可以定义一个函数来使用训练模型对输入图像进行预测，并返回预测结果。以下是示例代码： def predict_digit(model, ...

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2010-2023国自科立项名单管理学部.xlsx

1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/143636809 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 3、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理

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