資源簡介
機器學習入門KNN算法實現的手寫數字識別
基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代碼，只是改了一點bug和增加了一點功能
輸入就是直接在一個512*512大小的白色畫布上畫黑線，然后轉化為01矩陣，用knn算法找訓練數據中最相近的k個，現在應該是可以對所有字符進行訓練和識別，只是訓練數據中還只有數字而已，想識別更多更精確的話就需要自己多跑代碼多寫幾百次，現在基本上一個數字寫10次左右準確率就挺高了，并且每次識別的時候會將此次識別的數字和01矩陣存入訓練數據文件夾中，增加以后識別的正確率，識別錯了的話需要輸入正確答案來擴充訓練數據
代碼片段和文件信息
import?cv2
import?numpy
if?__name__?==?“__main__“:
img=numpy.zeros（（5125123）numpy.uint8）
for?i?in?range（512）:
img[i:]?=?255
cv2.imshow（‘1‘img）
while（1）:
print?cv2.waitKey（20）&?0xFF
if?cv2.waitKey（20）&?0xFF?==?ord（‘q‘）:
break?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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............此處省略65個文件信息
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