opencv 中 K 近邻模块的基本使用说明及示例
在 OpenCV 中，不需要自己编写复杂的函数实现 K 近邻算法，直接调用其自带的模块函数即可。本节通过一个简单的例子介绍如何使用 OpenCV 自带的 K 近邻模块。
本例中有两组位于不同位置的用于训练的数据集，如图 20-14 所示。两组数据集中，一组位于左下角；另一组位于右上角。随机生成一个数值，用 OpenCV 中的 K 近邻模块判断该随机数属于哪一个分组。
上述两组数据中，位于左下角的一组数据，其 x、y 坐标值都在(0, 30)范围内。位于右上角的数据，其 x、y 坐标值都在(70, 100)范围内。
根据上述分析，创建两组数据，每组包含 20 对随机数（20 个随机数据点）：
rand1 = np.random.randint(0, 30, (20, 2)).astype(np.float32)rand2 = np.random.randint(70, 100, (20, 2)).astype(np.float32)- 第 1 组随机数 rand1 中，其 x、y 坐标值均位于(0, 30)区间内。
- 第 2 组随机数 rand2 中，其 x、y 坐标值均位于(70, 100)区间内。
接下来，为两组随机数分配标签： - 将第 1 组随机数对划分为类型 0，标签为 0。
- 将第 2 组随机数对划分为类型 1，标签为 1。
然后，生成一对值在(0, 100)内的随机数对：
test = np.random.randint(0, 100, (1, 2)).astype(np.float32)
示例：使用 OpenCV 自带的 K 近邻模块判断生成的随机数对 test 是属于 rand1 所在的类型0，还是属于 rand2 所在的类型 1。
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 用于训练的数据# rand1 数据位于(0,30)rand1 = np.random.randint(0, 30, (20, 2)).astype(np.float32)# rand2 数据位于(70,100)rand2 = np.random.randint(70, 100, (20, 2)).astype(np.float32)# 将 rand1 和 rand2 拼接为训练数据trainData = np.vstack((rand1, rand2))# 数据标签，共两类：0 和 1# r1Label 对应着 rand1 的标签，为类型 0r1Label=np.zeros((20,1)).astype(np.float32)# r2Label 对应着 rand2 的标签，为类型 1r2Label=np.ones((20,1)).astype(np.float32)tdLable = np.vstack((r1Label, r2Label))# 使用绿色标注类型 0g = trainData[tdLable.ravel() == 0]plt.scatter(g[:,0], g[:,1], 80, 'g', 'o')# 使用蓝色标注类型 1b = trainData[tdLable.ravel() == 1]plt.scatter(b[:,0], b[:,1], 80, 'b', 's')# plt.show()# test 为用于测试的随机数，该数在 0 到 100 之间test = np.random.randint(0, 100, (1, 2)).astype(np.float32)plt.scatter(test[:,0], test[:,1], 80, 'r', '*')# 调用 OpenCV 内的 K 近邻模块，并进行训练knn = cv2.ml.KNearest_create()knn.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, tdLable)# 使用 K 近邻算法分类ret, results, neighbours, dist = knn.findNearest(test, 5)# 显示处理结果print("当前随机数可以判定为类型：", results)print("距离当前点最近的 5 个邻居是：", neighbours)print("5 个最近邻居的距离: ", dist)# 可以观察一下显示，对比上述输出plt.show()运行结果：
当前随机数可以判定为类型： [[1.]]距离当前点最近的 5 个邻居是： [[1. 1. 1. 1. 1.]]5 个最近邻居的距离:[[5.17. 113. 136. 178.]]
从图中可以看出，随机点（星号点）距离右侧小方块（类型为 1）的点更近，因此被判定为属于小方块的类型 1。
示例：使用 OpenCV 自带的函数完成对手写数字的识别
图片集在05 节中有下载地址
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 读取样本（特征）图像的值s='image_number\\' # 图像所在的路径num=100 # 共有的样本数量row=240 # 特征图像的行数col=240 # 特征图像的列数a=np.zeros((num,row,col)) # 存储所有样本的数值n=0 # 用来存储当前图像的编号for i in range(0,10): for j in range(1,11):a[n,:,:]=cv2.imread(s+str(i)+'\\'+str(i)+'-'+str(j)+'.bmp',0)n=n+1# 提取样本图像的特征feature=np.zeros((num,round(row/5),round(col/5))) # 用来存储所有样本的特征值#print(feature.shape) # 看看特征值的形状是什么样子#print(row) # 看看 row 的值，有多少个特征值（100）# 从 0 开始，到 num-1 结束,每次加 1,for ni in range(0,num):for nr in range(0,row):for nc in range(0,col):if a[ni,nr,nc]==255:feature[ni,int(nr/5),int(nc/5)]+=1f = feature#简化变量名称# 将 feature 处理为单行形式,并转换为 float32 类型,以便后面的 kNN 算法使用train = feature[:,:].reshape(-1,round(row/5)*round(col/5)).astype(np.float32)print(train.shape)# 贴标签，要注意，是 range(0,100)而非 range(0,101)train_labels = [int(i/10) for i in range(0,100)]train_labels = np.asarray(train_labels)test_labels = train_labels.copy()#print(*trainLabels) # 打印测试看看标签值##读取图像值,并提取特征,以便后面的 kNN 算法使用,这里只读取一个图像,即待识别图像,所以只有一个特征值,即 testo=cv2.imread('image_number\\test\\5.bmp',0) # 读取待识别图像of=np.zeros((round(row/5),round(col/5))) # 用来存储待识别图像的特征值for nr in range(0,row): for nc in range(0,col):if o[nr,nc]==255:of[int(nr/5),int(nc/5)]+=1# 将 of 处理为单行形式,并转换为 float32 类型,以便后面的 kNN 算法使用test=of.reshape(-1,round(row/5)*round(col/5)).astype(np.float32)# 调用函数识别图像knn=cv2.ml.KNearest_create()knn.train(train,cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(test,k=5)print("当前随机数可以判定结果是：", str(result[0][0]))print("距离当前点最近的 5 个邻居是：", neighbours)print("5 个最近邻居的距离: ", dist)运行结果：
当前随机数可以判定结果是： 5.0距离当前点最近的 5 个邻居是： [[5. 3. 5. 3. 5.]]5 个最近邻居的距离:[[77185. 78375. 79073. 79948. 82151.]]咂一看，哎呦！结果还挺准，然后再测试下其他的数字图片呢？
o=cv2.imread('image_number\\test\\6.bmp',0) # 读取待识别图像再看下效果，
当前随机数可以判定结果是： 1.0距离当前点最近的 5 个邻居是： [[6. 1. 1. 1. 1.]]5 个最近邻居的距离:[[90739. 92107. 92312. 92652. 93016.]]连续改了几个，发现识别准备度还是很低的。
示例：接下来我们借用MNIST数据集再次来验证下。
第一步：下载数据集，训练模型，保存模型到本地
代码如下：
import cv2import numpy as npfrom keras.datasets import mnistif __name__ == '__main__':# 直接使用Keras载入的训练数据(60000, 28, 28) (60000,)(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()# 变换数据的形状并归一化train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], -1)# (60000, 784)train_images = train_images.astype('float32') / 255test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], -1)test_images = test_images.astype('float32') / 255print(test_images)# 将标签数据转为float32train_labels = train_labels.astype(np.float32)test_labels = test_labels.astype(np.float32)# 传入knn的训练数据形状为(60000, 784) 训练标签为(60000,)# 创建knn对象knn = cv2.ml.KNearest_create()# 设置k值 默认的k=10knn.setDefaultK(5)# 设置是分类还是回归knn.setIsClassifier(True)# 开始训练,训练数据的形状为(60000, 784) 训练标签为(60000,),训练数据必须是float32类型,标签必须是int32类型,并且标签必须是单通道,不能是多通道,否则会报错knn.train(train_images, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)# 手写数字识别保存的knn模型非常大 有两百多兆knn.save('mnist_knn.xml')# 进行模型准确率的测试 结果是一个元组 第一个值为数据1的结果test_pre = knn.predict(test_images)test_ret = test_pre[1]# 计算准确率test_ret = test_ret.reshape(-1, )test_sum = (test_ret == test_labels)print(test_sum)acc = test_sum.mean()print(acc)验证模型：
import cv2import numpy as npif __name__=='__main__':#读取图片img=cv2.imread('D:\\ai\\test\\6.png', 0)# 读取待识别图像#重新设置图片大小img=cv2.resize(img,(28,28))cv2.imshow('img',img)img_sw=img.copy()#将数据类型由uint8转为float32img=img.astype(np.float32)#图片形状由(28,28)转为(784,)img=img.reshape(-1,)#增加一个维度变为(1,784)img=img.reshape(1,-1)#图片数据归一化img=img/255#载入knn模型knn=cv2.ml.KNearest_load('mnist_knn.xml')#进行预测img_pre=knn.predict(img)print('img_pre:',img_pre)print(img_pre[0])cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()运行结果：
这里测试的图片是mnist 数据集中的，这个数据集下载的是压缩的，如要验证需要从下面的图片中去截图单独保存下来自己验证。总体准确率还是比较高的。**但是如果是自己随便画个数字再来验证 准备率就比较低了。**感兴趣的朋友可以自己多试试。
显示下面图片的代码
import cv2import numpy as npfrom keras.datasets import mnistfrom matplotlib import pyplot as plt# 加载数据(train_dataset, train_labels), (test_dataset, test_labels) = mnist.load_data()train_labels = np.array(train_labels, dtype=np.int32)# 打印数据集形状print(train_dataset.shape, test_dataset.shape)# 图像预览for i in range(40):plt.subplot(4, 10, i+1)plt.imshow(train_dataset[i], cmap='gray')plt.title(train_labels[i], fontsize=10)plt.axis('off')plt.show()
缺点：模型文件大，识别速度慢