实例介绍
机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别 基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码,只是改了一点bug和增加了一点功能 输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线,然后转化为01矩阵,用knn算法找训练数据中最相近的k个,现在应该是可以对所有字符进行训练和识别,只是训练数据中还只有数字而已,想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次,现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了,并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中,增加以后识别的正确率,识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据
【实例截图】
【核心代码】
KnnNum
└── knn
├── a.py
├── draw.py
├── draw.pyc
├── knn.py
├── knn.pyc
└── trainingDigits
├── 0_0.txt
├── 0_1.txt
├── 0_2.txt
├── 0_3.txt
├── 1_0.txt
├── 1_1.txt
├── 1_2.txt
├── 1_3.txt
├── 1_4.txt
├── 1_5.txt
├── 1_6.txt
├── 1_7.txt
├── 1_8.txt
├── 1_9.txt
├── 2_0.txt
├── 2_1.txt
├── 2_2.txt
├── 2_3.txt
├── 2_4.txt
├── 2_5.txt
├── 2_6.txt
├── 2_7.txt
├── 3_10.txt
├── 3_11.txt
├── 3_12.txt
├── 3_13.txt
├── 3_14.txt
├── 3_15.txt
├── 3_16.txt
├── 3_1.txt
├── 3_2.txt
├── 3_3.txt
├── 3_4.txt
├── 3_5.txt
├── 3_6.txt
├── 3_7.txt
├── 3_8.txt
├── 3_9.txt
├── 4_10.txt
├── 4_11.txt
├── 4_12.txt
├── 4_13.txt
├── 4_1.txt
├── 4_2.txt
├── 4_3.txt
├── 4_4.txt
├── 4_5.txt
├── 4_6.txt
├── 4_7.txt
├── 4_8.txt
├── 4_9.txt
├── 5_1.txt
├── 5_2.txt
├── 5_3.txt
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├── 9_1.txt
├── 9_2.txt
├── 9_3.txt
├── 9_4.txt
├── 9_5.txt
├── 9_6.txt
├── a_1.txt
├── a_2.txt
└── a_3.txt
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