在本例中,我们将使用KNN算法进行手写数字的识别。首先,我们需要将MNIST数据集加载到内存中,并提取出图像和标签。MNIST数据集包含了60000个训练样本和10000个测试样本,每个样本都是一个28x28的灰度图像和一个对应的标签(0-9之间的数字)。接下来,我们将使用KNN算法对训练样本进行分类,并计算每个类别的准确率。在Pytho...
利用KNN算法我们训练了5000个数字,0~9各500个,将其中前250个作为训练集,后250个作为测试集进行测试得到最终的准确率 整个程序的训练数据都来自OpenCV的自带的一张图片digits.png(在文件夹opencv/samples/data/中),这张图片里面就有5000个手写数字,每个数字都是20x20的图像,没有OpenCV的可以用我给出的这张图片👇...
+=1test=of.reshape(-1,round(row/5)*round(col/5)).astype(np.float32)# 调用函数识别图像knn=cv2.ml.KNearest_create()knn.train(train,cv2.ml.ROW_SAMPLE,trainLabels)ret,result,neighbours,dist=knn.findNearest(test,5)print("ret:",ret)print("当前随机数可以判定为类型: ",result)print("距离...
7. 使用OpenCV进行图像处理和预测 虽然KNN模型的训练不依赖于OpenCV,但OpenCV在图像处理和实时视频处理方面表现出色。以下是一个简化的例子,展示如何使用OpenCV读取图像、预处理(灰度化、二值化等),然后利用训练好的KNN模型进行预测。 ```pythonimport cv2import numpy as np 加载一张手写数字图像(需要自行准备或下载)...
python opencv 手写数字识别 numpy手写数字识别 手写数字识别 关注公众号“轻松学编程”了解更多。 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #导入knn算法,决策树,逻辑斯蒂回归 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier...
基准模型——利用 KNN 算法识别手写数字 加载数据集后,我们尝试使用 KNN 分类器识别数字,在原始方法中,我们首先使用原始像素值作为特征,因此图像描述符的大小为 28 × 28 = 784。 首先利用 keras 加载所有数字图像,为了了解数据训练的全部流程,我们将加载的训练数据集划分为 训练数据集 + 测试数据集,每部分占比 ...
OpenCV作为强大的计算机视觉库,结合KNN(K-Nearest Neighbors)算法,可以有效实现手写体数字的识别。本文将通过一个简单的示例,带您了解如何使用OpenCV 4.8和Python进行手写体OCR识别。 准备工作 首先,确保您的环境中已安装Python和OpenCV。您可以使用pip安装OpenCV: pip install opencv-python 我们还需要一个手写体数字的...
2. opencv中knn函数 路径:opencv\sources\modules\ml\include\opencv2\ml\ml.hpp 3.案例 3.1数据集介绍 我们的目的是创建一个可以对手写数字进行识别的程序。为了达到这个目的我们需要训练数据和测试数据。OpenCV 安装包中有一副图片(/samples/python2/data/digits.png), 其中有5000 个手写数字(每个数字重复 500遍...
1. 要根据我们掌握的kNN知识创建一个基本的OCR程序 2. 使用OpenCV自带的手写数字和字母数据测试我们的程序 手写数字的OCR 我们的目的是创建一个可以对手写数字进行识别的程序。需要训练数据和测试数据。OpenCV 安装包中有一副图片(/samples/python2/data/digits.png),其中有一幅有5000个手写数字(每个数字重复500遍)...
knn.train(trainData, responses) ret, result, neighbours, dist = knn.find_nearest(testData, k=5) correct = np.count_nonzero(result == labels) accuracy = correct*100.0/10000 print accuracy 这个的准确率是93.22%,如果要增加准确率,你可以增加误差数据。