如何在 OpenCV-Python 中使用 KNearest 构建简单的数字识别工具？

OpenCV-Python 中的简单数字识别 OCR

letter_recognition.data 文件是什么？

letter_recognition.data 文件包含字母图像的集合和它们对应的 16 个特征，如论文“使用 Holland-Style Adaptive Classifiers 的字母识别”中所定义。这些功能捕获字母形状和外观的各个方面。

如何根据您的数据构建数据集

要创建您自己的数据集，您可以加载数字图像，提取轮廓以隔离各个数字，并使用相应的数值手动标记每个数字。将调整大小后的 (10x10) 数字的像素值及其标签保存在一个单独的文本文件中。

results.reval() 表示什么？

results.reval() 不是 OpenCV KNearest 类的有效方法。这似乎是一个拼写错误，因为访问最近邻居预测的正确方法是 results.ravel()。

使用 KNearest 的简单数字识别工具

实现使用 letter_recognition.data 文件或您的自定义的简单数字识别工具数据集：

1. 从文本文件加载样本和响应数据。
2. 创建 KNearest 分类器的实例。
3. 在样本数据上训练分类器。
4. 为了进行测试，加载图像，对其进行处理以提取数字轮廓，并将每个数字的大小调整为10x10。
5. 将像素值转换为展平数组，并使用 KNearest.find_nearest() 方法查找训练数据中的最近邻。
6. 预测的数字标签存储在第一个中results.ravel() 数组的元素。

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