openCV+PYTHON实现的knn算法手写数字识别

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

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

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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 -rw-r--r--        94  2018-03-12 15:26  knn\draw.pyc

 -rw-r--r--      1410  2018-03-12 18:47  knn\knn.py

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 -rw-r--r--      1056  2018-03-12 18:46  knn\trainingDigits\4_13.txt

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 -rw-r--r--      1056  2018-03-12 18:04  knn\trainingDigits\6_6.txt

............此处省略65个文件信息