手写体数字识别代码kNN
时间: 2024-02-18 19:57:30 浏览: 33
以下是使用OpenCV和kNN算法进行手写数字识别的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 加载训练数据
Mat trainData, labels;
FileStorage fs("train_data.xml", FileStorage::READ);
fs["TrainingData"] >> trainData; fs["Labels"] >> labels;
fs.release();
// 创建kNN分类器
Ptr<ml::KNearest> kNN = ml::KNearest::create();
kNN->train(trainData, ml::ROW_SAMPLE, labels);
// 加载测试图像
Mat testImage = imread("test_image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
// 预处理测试图像
Mat testImageResized;
resize(testImage, testImageResized, Size(28, 28));
Mat testImageFlattened = testImageResized.reshape(1, 1);
Mat testImageFloat;
testImageFlattened.convertTo(testImageFloat, CV_32F);
// 进行预测
Mat results, neighborResponses, dists;
kNN->findNearest(testImageFloat, 3, results, neighborResponses, dists);
// 输出预测结果
int predictedLabel = results.at<float>(0, 0);
cout << "Predicted label: " << predictedLabel << endl;
return 0;
}
```
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据自己的数据集和需求进行相应的修改和调整。