OpenCV数字识别实例——SVM支持向量机与KNearest方法

OpenCV数字识别实例——SVM支持向量机与KNearest方法

数字识别一直是计算机视觉领域中的一个热门问题，它的应用涵盖了许多领域，如自动化生产、智能控制和人机交互等。而识别数字的方式主要可以分为两类：基于特征提取的分类方法和基于神经网络的方法。其中，SVM支持向量机和KNearest方法都是比较常用的基于特征提取的分类方法。

在本文中，我们将使用OpenCV库来实现基于SVM支持向量机和KNearest方法的数字识别，并对两种方法进行对比分析。

1. 数据集准备

首先，我们需要准备一个数字图像数据集，其中包含大量手写数字的图像。在这里，我们使用MNIST数据集，该数据集已经成为数字识别领域中的标准数据集，由于篇幅原因，请自行在网上下载。

2. 特征提取

在数字识别中，我们通常会将图像转换为一组特征向量，以便于分类器进行分类。常见的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、灰度共生矩阵等。但在本文中，我们将使用一种较为简单的特征提取方法——直方图统计。

具体来说，我们将对图像进行灰度化处理，然后计算图像的灰度直方图，并将直方图作为图像的特征向量。这里，我们将使用OpenCV内置的calcHist函数来计算直方图。

下面是特征提取代码：

import cv2

def extract_featu