如何在 OpenCV-Python 中使用 KNearest 建立簡單的數位辨識工具？

OpenCV-Python 中的簡單數字辨識 OCR

letter_recognition.data 檔案是什麼？

letter_recognition.data 檔案包含字母圖像的集合和它們對應的 16 個特徵，如論文「使用 Holland-Style Adaptive Classifiers 的字母識別」中所定義。這些功能可捕捉字母形狀和外觀的各個方面。

如何根據您的資料建立資料集

要建立自己的資料集，您可以載入數位影像，提取輪廓以隔離各個數字，並使用相應的數值手動標記每個數字。將調整大小後的 (10x10) 數字的像素值及其標籤保存在一個單獨的文字檔案中。

results.reval() 表示什麼？

results.reval() 不是 OpenCV KNearest 類別的有效方法。這似乎是一個拼字錯誤，因為訪問最近鄰居預測的正確方法是 results.ravel()。

使用KNearest 的簡單數字識別工具

實作使用letter_recognition.data 檔案或您的自訂的簡單數位識別工具資料集：

1. 從文字檔案載入樣本和回應資料。
2. 建立 KNearest 分類器的實例。
3. 在樣本資料上訓練分類器。
4. 為了進行測試，請載入影像，對其進行處理以提取數字輪廓，並將每個數字的大小調整為10x10。
5. 將像素值轉換為展平數組，並使用 KNearest.find_nearest() 方法尋找訓練資料中的最近鄰。
6. 預測的數字標籤儲存在第一個中results.ravel() 陣列的元素。

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