使用OpenCV与Python的KNN进行手写体识别教程
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更新于2024-08-04
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"基于OpenCV和Python的KNN手写体识别实例"
在这个实例中,我们将探讨如何使用OpenCV库和Python编程语言实现基于K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的手写数字识别。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,提供了多种图像处理和机器学习功能。KNN是一种监督学习算法,常用于分类任务,它通过找到特征空间中最接近新样本的K个已知类别的训练样本来决定新样本的类别。
首先,我们需要准备训练数据和测试数据。在这个例子中,我们使用了一个名为`digits.png`的图像文件,该文件包含了5000个20x20像素的手写数字图像,每个数字有500个实例。我们通过切割这个大图像,将其分成5000个小图像,每个小图像代表一个单独的数字。为了进行切割,我们使用了NumPy的`hsplit`和`vsplit`函数,将图像分割成500行,每行100个单元格。接着,我们将这些单元格转换为NumPy数组,方便后续处理。
接下来,我们提取了前2500个数字作为训练数据,后2500个作为测试数据。训练数据被重塑为形状(2500, 400),表示2500个样本,每个样本有400个特征(每个20x20图像转换为一维向量后有400个元素)。同样地,测试数据也进行了相应的处理。
然后,我们创建了对应的训练标签和测试标签,用0到9的整数表示10个可能的数字类别。这些标签是通过重复数字0到9,形成长度为250的列表,分别对应每个类别的训练样本。测试标签与训练标签相同,以便后续评估模型性能。
接下来,我们初始化KNN模型,使用`cv2.ml.KNearest_create()`创建KNN对象。然后,我们使用`knn.train()`方法对模型进行训练,将训练数据和对应的标签作为输入。这里,我们使用了训练数据`train`和标签`train_labels`。
为了进行预测,我们将测试数据输入到训练好的模型中,设置K值为1(即最近的一个邻居),并调用`knn.findNearest()`方法。KNN算法将为每个测试样本找到最接近的K个训练样本,并根据这些样本的类别投票决定测试样本的类别。
最后,我们可以计算模型的准确率,比较预测的标签`predict_labels`与实际的测试标签`test_labels`,看看有多少样本被正确识别。如果需要,还可以通过改变K值来优化模型的性能。
总结来说,这个实例展示了如何利用OpenCV、Python和KNN算法实现手写数字的识别。通过处理图像、构建特征向量、训练模型和进行预测,我们可以创建一个简单的手写数字识别系统。这种方法在实际应用中,如OCR(光学字符识别)系统,有着广泛的应用价值。
2023-08-22 上传
2024-06-26 上传
2021-11-23 上传
2023-04-28 上传
2023-12-04 上传
2023-04-28 上传
2023-06-02 上传
2023-04-23 上传
2023-07-27 上传
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