这篇博客介绍如何利用OpenCV库和Python，通过图像处理和机器学习技术，从图像中定位并识别数字。首先安装OpenCV，然后加载图像并进行灰度转换和二值化操作。接着，应用轮廓检测定位数字轮廓，筛选有效轮廓，提取数字区域。最后，使用k-NN模型进行数字识别，并可视化结果。
在本文中，我们将使用 OpenCV 库和 Python 编程语言来实现一个数字识别的应用。我们的目标是利用图像处理和机器学习技术，从图像中定位和识别出数字。
首先，我们需要安装并导入 OpenCV 库。确保你已经正确安装了 Python 和 OpenCV，并且可以在代码中使用它们。
import cv2
import numpy as np
接下来，我们将加载一张包含数字的图像。你可以使用以下代码将图像加载到内存中：
image = cv2.imread("digit_image.jpg")
在加载图像之后，我们需要进行一些预处理步骤，以便更好地定位和识别数字。
首先，我们将将图像转换为灰度图像。这可以通过以下代码实现：
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