Python-OpenCV实战：利用 KNN 算法识别手写数字

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Python-OpenCV实战：利用KNN算法识别手写数字

在本实例中，我们将使用Python和OpenCV库来实现手写数字识别。我们将使用KNN算法来训练模型，并使用OpenCV库来处理图像。以下是实现步骤：

步骤1：准备数据集

我们将使用MNIST数据集来训练模型。我们可以使用以下代码从Keras库中加载MNIST数据集：

from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

在这个示例中，我们使用mnist.load_data()函数从Keras库中加载MNIST数据集，并将其分为训练集和测试集。

步骤2：预处理数据

我们需要对数据进行预处理，以便将其用于训练模型。以下是预处理步骤：

# 将图像转换为一维数组
train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

在这个示例中，我们首先使用reshape()函数将图像转换为一维数组。然后，我们使用astype()函数将数据类型转换为float32，并将像素值缩放到0到1之间。

步骤3：训练模型

我们将使用KNN算法来训练模型。以下是训练步骤：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(train_images, train_labels)

在这个示例中，我们首先使用KNeighborsClassifier()函数创建KNN分类器，并将n_neighbors参数设置为3。然后，我们使用fit()函数训练模型。

步骤4：测试模型

我们将使用测试集来测试模型的准确性。以下是测试步骤：

from sklearn.metrics import accuracy_score

test_pred = knn.predict(test_images)
accuracy = accuracy_score(test_labels, test_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例中，我们首先使用predict()函数预测测试集的标签。然后，我们使用accuracy_score()函数计算模型的准确性。

步骤5：使用模型进行预测

我们可以使用模型来预测新的手写数字。以下是预测步骤：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 调整图像大小
img = cv2.resize(img, (28, 28))

# 将图像转换为一维数组
img = img.reshape((1, 28 * 28))
img = img.astype('float32') / 255

# 预测数字
pred = knn.predict(img)
print('Prediction:', pred[0])

在这个示例中，我们首先使用cv2.imread()函数加载图像，并使用cv2.resize()函数调整图像大小。然后，我们使用reshape()函数将图像转换为一维数组，并使用astype()函数将数据类型转换为float32，并将像素值缩放到0到1之间。最后，我们使用predict()函数预测数字，并打印预测结果。

总结

在本实例中，我们使用Python和OpenCV库来实现手写数字识别。我们使用KNN算法来训练模型，并使用OpenCV库来处理图像。我们首先准备数据集，然后对数据进行预处理，训练模型，测试模型，最后使用模型进行预测。