python实现识别手写数字 python图像识别算法

python实现识别手写数字 python图像识别算法
写在前面
这一段的内容可以说是最难的一部分之一了，因为是识别图像，所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难，所以我尽量会讲得清楚一点。
而且因为在编写的过程中，把前面的一些逻辑也修改了一些，将其变得更完善了，所以一切以本篇的为准。

本次大纲
上一次写到了数据库的建立，我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中。所以这次继续往下走，该轮到识别图片的内容了。
首先我们需要从文件夹中提取出需要被识别的图片test.png，并且把它经过与训练图片相同的处理得到1x10000大小的向量。因为两者之间存在微小的差异，我也不是很想再往源代码之中增加逻辑了，所以我就直接把增加待识别图片的函数重新写一个命名为GetTestPicture，内容与GetTrainPicture类似，只不过少了“增加图片名称”这一个部分。
之后我们就可以开始进行正式图片识别内容了。
主要是计算待识别图片与所有训练图片的距离。当两个图片距离越近的时候，说明他们越相似，那么他们很有可能写的就是同一个数。所以利用这个原理，我们可以找出距离待识别图像最近的几个训练图片，并输出他们的数字分别是几。比如说我想输出前三个，前三个分别是3，3，9，那就说明这个待识别图片很有可能是3.
之后还可以对每一个位置加个权重，具体的就放在下一次再讲，本节内容已经够多了。
（第一篇文章之中我说过利用图片洞数检测。我尝试了一下，认为有些不妥，具体原因放在本文末。）
MAIN代码
所以直接把主要代码放上来，逻辑相对来说还是比较清晰的
import os
import OperatePicture as OP
import OperateDatabase as OD
import PictureAlgorithm as PA
import csv
##Essential vavriable 基础变量
#Standard size 标准大小
N = 100
#Gray threshold 灰度阈值
color = 200/255
n = 10
#读取原CSV文件
read