《机器学习》——运用OpenCV库中的KNN算法进行图像识别

文章目录

KNN算法的简单介绍

  • 一、KNN算法的基本要素
    • K值的选择:K值代表选择与新测试样本距离最近的前K个训练样本数,通常K是不大于20的整数。K值的选择对算法结果有重要影响,需要通过交叉验证等方法来确定最优的K值。
    • 距离度量:常用的距离度量方式包括闵可夫斯基距离、欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离等。其中,欧氏距离在KNN算法中最为常用。
    • 分类决策规则:一般采用多数投票法,即选择K个最相似数据中出现次数最多的类别作为新数据的分类。
  • 二、KNN算法的工作流程
    • 准备数据:对数据进行预处理,包括收集、清洗和归一化等步骤,以确保所有特征在计算距离时具有相等的权重。
    • 计算距离:计算测试样本点到训练集中每个样本点的距离。
    • 排序与选择:根据距离对样本点进行排序,并选择距离最小的K个样本点作为测试样本的邻居。
    • 分类决策:根据K个邻居的类别信息,采用多数投票法确定测试样本的类别。

下载OpenCV库

python 复制代码
pip install opencv-python
# 可以根据自己python的版本选择下载适配的opencv,可以在后面加上 == 指定版本 
# 例如
pip install opencv-python==3.4.17.63
  • 调用包的时候有点写法上的区别
python 复制代码
import cv2

实验内容

  • 实验目的
    • 通过构建模型,传入训练的数据后,让模型达到尽可能高的准确率,并对传入的测试数据可以得出正确的结果
  • 实验大致流程
    • 下面是一张已经经过一些初步处理过的图片,其中含有0~9的手写数字 ,且每一个数字都是5行,100列共有5000个数字
    • 本次实验需要通过对这张2000*1000像素的图片 进行切分处理
    • 将其划分成独立的数字每个数字大小为20*20像素 ,共计5000个 ;并平均切分为左右两个等份 ,一份作为训练集 ,一份作为测试集
    • 将训练集放到模型中训练后,再传入测试集进行测试,得到结果后,通过与正确结果比较得出准确率
    • 最后我们可以自己手写出一些数字,放入实验项目下,并处理后放入模型,测试出结果
  • 实验步骤
    • 1、获取数据
    • 2、处理数据
    • 3、分配标签
    • 4、模型构建和训练
    • 5、测试
    • 6、通过测试集校验准确率

- 1、获取数据

  • 因为这次的实验已经给定了数据,所以只需要将这张图片存放在实验项目下,并读取到代码中即可
python 复制代码
# 通过opencv中imread方法,读取图片
img = cv2.imread('digits.png')
  • 2、处理数据

    在完成一个实验项目过程中,获取数据和处理数据需要花费很多时间

    • 因为给定的这张图片中,背景是黑色的,数字是白色的,除了黑色,其他任何颜色的图片都会有不同程度的亮度,而且白色是亮度最高的颜色(255),为了简化图片信息和提高计算效率 ,我们需要将图片转化为灰度图

    • 将原始图像划分成独立的数字

    • 用numpy的方法将划分后的图像块重塑为一个四维数组,其中最后两个维度对应于每个图像块的宽度和高度(50,100,20,20)。

    • 划分训练集和测试集

    • 将数据构造为符合KNN算法的输入

      python 复制代码
      gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图
      # 将原始图像划分成独立的数字,每个数字大小20*20,共计5000个
      cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(gray, 50)]
      # 转换成array,形状(50,100,20,20),50行,100列,每个图像20*20大小
      x = np.array(cells)
      
      train = x[:, :50]  # 划分训练集和测试集:比例各占一半
      test = x[:, 50:100]
      # 将数据构造为符合KNN的输入,将每个数字的尺寸由20*20调整为1*400(一行400个像素)
      train_new = train.reshape(-1, 400).astype(np.float32)  # Size = (2500,400)
      test_new = test.reshape(-1, 400).astype(np.float32)  # Size = (2500,400)
    • 注意:

      • .astype(np.float32): 是为了将reshape后的数组的数据类型转换为np.float32,即32位浮点数。这是因为在机器学习或深度学习中,通常会使用浮点数来表示特征或标签,而np.float32相比于64位浮点数(np.float64)可以节省内存,同时对于大多数应用来说,其精度已经足够。
  • 3、分配标签

    • 分别为训练集数据、测试集数据分配标签(图像对应的实际值)

    • 因为这里有10种数字,每类数字都需要重复分配标签250次

      python 复制代码
      # 分配标签:分别为训练数据、测试数据分配标签(图像对应的实际值)
      k = np.arange(10)  # (0123456789)
      labels = np.repeat(k, 250) # repeat->重复数组中的元素,每个元素重复250次
      # np.newaxis是NumPy库中的一个特殊对象,用于在数组中增加一个新的维度
      train_labels = labels[:, np.newaxis]  # 在训练集种加入标签维度
      test_labels = np.repeat(k, 250)[:, np.newaxis] # 生成一个测试标签,就是正确的结果,用于后面计算准确率
  • 4、模型构建和训练

    • 因为opencv库中有KNN算法,所以我们可以直接调用

    • 在KNN算法中传入训练集和标签

      python 复制代码
      # 模型构建+训练 
      knn = cv2.ml.KNearest_create()  # 通过cv2创建一个KNN模型
      # train训练方法
      knn.train(train_new, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # cv2.ml.ROW_SAMPLE:这是一个标志,告诉OpenCV训练数据是按行组织的,即每一行代表一个样本,每一列代表一个特征
  • 5、测试

    • 传入训练集,并指定K的值,可以更改不同的K值来找到最佳的测试结果

      python 复制代码
      # 测试
      # findNearest测试方法
      res, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_new, k=3)
      # ret: 表示查找操作是否成功
      # result:浮点数数组,表示测试样本的预测标签
      # neighbours:这是一个整数数组,表示与测试样本最接近的K个邻居的索引。这些索引对应于训练集中的样本,可以用来检查哪些训练样本对预测结果产生了影响
      # dist:这是一个浮点数组,表示测试样本与每个最近邻居之间的距离。这些距离可以帮助理解预测结果的置信度;距离越近,预测通常越可靠
  • 6、通过测试集校验准确率

    python 复制代码
    matches = result == test_labels
    correct = np.count_nonzero(matches)
    accuracy = correct * 100.0 / result.size
    print("当前使用KNN识别手写数字的准确率为:", accuracy)
    • 代码解释
      • matches = result == test_labels:这行代码通过比较result(KNN算法预测的结果)和test_labels(测试集的真实标签)来生成一个布尔数组matches。如果result中的某个预测值与test_labels中对应的真实标签相等,则matches中对应位置的值为True,否则为False。
      • correct = np.count_nonzero(matches):这行代码使用np.count_nonzero函数计算matches数组中True的数量,即正确预测的数量。np.count_nonzero函数会统计数组中所有非零元素(在这个场景下,即True)的数量。
      • accuracy = correct * 100.0 / result.size:这行代码计算准确率。首先,将正确预测的数量correct乘以100.0(为了得到百分比),然后除以result.size(即预测结果的总数,也就是测试集的大小)。这样得到的accuracy就是准确率,以百分比形式表示。
      • print("当前使用KNN识别手写数字的准确率为:", accuracy):最后,这行代码将计算得到的准确率打印出来。

实验结果

  • 打印出准确率

完整代码

python 复制代码
import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('digits.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图
# 将原始图像划分成独立的数字,每个数字大小20*20,共计5000个
cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(gray, 50)]
# 转换成array,形状(50,100,20,20),50行,100列,每个图像20*20大小
x = np.array(cells)

train = x[:, :50]  # 划分训练集和测试集:比例各占一半
test = x[:, 50:100]
# 将数据构造为符合KNN的输入,将每个数字的尺寸由20*20调整为1*400(一行400个像素)
train_new = train.reshape(-1, 400).astype(np.float32)  # Size = (2500,400)
test_new = test.reshape(-1, 400).astype(np.float32)  # Size = (2500,400)

# 分配标签:分别为训练数据、测试数据分配标签(图像对应的实际值)
k = np.arange(10)  # (0123456789)
labels = np.repeat(k, 250) # repeat重复数组中的元素,每个元素重复250次
train_labels = labels[:, np.newaxis] # np.newaxis是NumPy库中的一个特殊对象,用于在数组中增加一个新的维度
test_labels = np.repeat(k, 250)[:, np.newaxis]

# 模型构建+训练  opencv里面也有KNN算法
knn = cv2.ml.KNearest_create()  # 通过cv2创建一个KNN模型
knn.train(train_new, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # cv2.ml.ROW_SAMPLE:这是一个标志,告诉OpenCV训练数据是按行组织的,即每一行代表一个样本,每一列代表一个特征

# 测试
res, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_new, k=3)
# ret: 表示查找操作是否成功
# result:浮点数数组,表示测试样本的预测标签
# neighbours:这是一个整数数组,表示与测试样本最接近的K个邻居的索引。这些索引对应于训练集中的样本,可以用来检查哪些训练样本对预测结果产生了影响
# dist:这是一个浮点数组,表示测试样本与每个最近邻居之间的距离。这些距离可以帮助理解预测结果的置信度;距离越近,预测通常越可靠

# 通过测试集校验准确率
matches = result == test_labels
correct = np.count_nonzero(matches)
accuracy = correct * 100.0 / result.size
print("当前使用KNN识别手写数字的准确率为:", accuracy)

自己手写数字传入模型中测试

  • 下图是通过电脑自带的画图工具,写出的数字6,并且已经将大小调整为20*20像素大小的图片

  • 将图片经过与实验中相同的处理方法,加以处理并传入到模型中进行测试

    python 复制代码
    # 读取图片
    img_6 = cv2.imread('6.png')
    # 将图片转换为灰度图
    gray_6 = cv2.cvtColor(img_6, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 将图片转换为数组结构
    test_gray_6 = np.array(gray_6)
    # 将尺寸由20*20调整为1*400(一行400个像素),才能符合KNN的输入结构
    test_6 = test_gray_6.reshape(-1, 400).astype(np.float32)
    # 将处理好的测试图片放入模型中
    res_6, result_6, neighbours_6, dist_6 = knn.findNearest(test_6, k=3)
    print(result_6)
  • 得出结果

    • 因为模型中训练是以数组的形式进行的,所以结果也会以数组的形式返回出来
    • 由此可以看出,此次实验的模型还是相对比较准确的
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