【OpenCV 入门到精通 11】机器学习应用：KNN、SVM 与 K-Means 实战

hhzz2026-09-19 11:32

【OpenCV 入门到精通 11】机器学习应用：KNN、SVM 与 K-Means 实战

标签 ：OpenCV KNN SVM K-Means 机器学习 OCR

难度 ：⭐⭐⭐⭐ | 阅读时长 ：约 60 分钟 | 系列 ：第 11/12 集

前置 ：10 视频分析 | 下一集 ：12 综合实战

写在前面

深度学习之前，传统机器学习 是 CV 的主流方案。OpenCV 内置了 KNN、SVM、K-Means 等经典算法，至今仍在 OCR、简单分类等场景有用。本集对应官方 第8章 机器学习。

本集学习目标

  • 使用 KNN 进行手写数字识别
  • 使用 SVM 进行分类
  • 使用 K-Means 进行图像分割
  • 理解传统 ML 与深度学习的适用边界

文章目录

  • [【OpenCV 入门到精通 11】机器学习应用：KNN、SVM 与 K-Means 实战](#【OpenCV 入门到精通 11】机器学习应用：KNN、SVM 与 K-Means 实战)
    • 写在前面
    • 本集学习目标
    • [11.1 OpenCV ML 模块](#11.1 OpenCV ML 模块)
    • [11.2 KNN 手写数字识别](#11.2 KNN 手写数字识别)
      • [简化版：用 sklearn 数据](#简化版：用 sklearn 数据)
    • [11.3 SVM 分类](#11.3 SVM 分类)
      • [SVM 核函数](#SVM 核函数)
    • [11.4 K-Means 聚类](#11.4 K-Means 聚类)
    • [11.5 传统 ML vs 深度学习](#11.5 传统 ML vs 深度学习)
    • [11.6 踩坑指南](#11.6 踩坑指南)
    • [11.7 本集小结](#11.7 本集小结)

11.1 OpenCV ML 模块

算法 类 用途
KNN cv2.ml.KNearest_create() 最近邻分类
SVM cv2.ml.SVM_create() 支持向量机
决策树 cv2.ml.DTrees_create() 决策树
随机森林 cv2.ml.RTrees_create() 集成学习
贝叶斯 cv2.ml.NormalBayesClassifier_create() 朴素贝叶斯
K-Means cv2.kmeans() 聚类

通用流程

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特征提取
训练模型
预测
评估

11.2 KNN 手写数字识别

python 复制代码 
import cv2
import numpy as np

# 加载 OpenCV 自带的手写数字样本
samples = np.loadtxt("digits.png", np.float32)
samples = samples.reshape(-1, 20, 20)  # 5000 个 20x20 图像

# 准备训练数据
train_data = samples.reshape(-1, 400).astype(np.float32)
labels = np.repeat(np.arange(10), 250)[:, np.newaxis].astype(np.float32)

knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# 预测
test_sample = samples[1023].reshape(1, 400).astype(np.float32)
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_sample, k=5)
print(f"预测: {int(result[0][0])}")

简化版：用 sklearn 数据

python 复制代码 
from sklearn.datasets import load_digits
import cv2
import numpy as np

digits = load_digits()
X = digits.data.astype(np.float32)
y = digits.target.astype(np.float32)

# 划分训练/测试
split = int(0.8 * len(X))
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(X[:split], cv2.ml.ROW_SAMPLE, y[:split])

correct = 0
for i in range(split, len(X)):
    _, result, _, _ = knn.findNearest(X[i:i+1], k=5)
    if int(result[0][0]) == int(y[i]):
        correct += 1
print(f"准确率: {correct/(len(X)-split)*100:.1f}%")

11.3 SVM 分类

python 复制代码 
import cv2
import numpy as np

# 生成简单二分类数据
np.random.seed(42)
data1 = np.random.randn(50, 2).astype(np.float32) + np.array([2, 2])
data2 = np.random.randn(50, 2).astype(np.float32) + np.array([-2, -2])
train_data = np.vstack([data1, data2])
labels = np.array([1]*50 + [-1]*50, dtype=np.float32)

svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# 预测
test = np.array([[0, 0]], dtype=np.float32)
_, result = svm.predict(test)
print(f"预测类别: {int(result[0][0])}")

SVM 核函数

核 适用
SVM_LINEAR 线性可分
SVM_RBF 非线性（最常用）
SVM_POLY 多项式
SVM_SIGMOID S 形

11.4 K-Means 聚类

将图像像素按颜色聚类，实现简单分割：

python 复制代码 
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("photo.jpg")
data = img.reshape((-1, 3)).astype(np.float32)

K = 3  # 聚类数
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 20, 1.0)
_, labels, centers = cv2.kmeans(data, K, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

centers = np.uint8(centers)
segmented = centers[labels.flatten()].reshape(img.shape)

cv2.imshow("K-Means", segmented)
cv2.waitKey(0)
参数 说明
K 聚类数量
criteria 终止条件
attempts 不同初始化的尝试次数

11.5 传统 ML vs 深度学习

维度 传统 ML (KNN/SVM) 深度学习 (YOLO/CNN)
特征 需手工设计 自动学习
数据量 小数据可用 需要大量数据
速度 快 较慢（GPU 加速）
精度 简单任务够用 复杂任务更强
可解释性 较好 较差

💡 选择建议：OCR 简单场景、颜色聚类 → 传统 ML；目标检测、复杂分类 → 深度学习。

11.6 踩坑指南

坑 解决
数据类型错误 训练数据用 float32
KNN k 值不当 通常 k=3~7，奇数
SVM 训练慢 减少数据量或换 LINEAR 核
K-Means 结果随机 增加 attempts

11.7 本集小结

算法 场景 核心 API
KNN 简单分类、OCR KNearest_create().train()
SVM 二/多分类 SVM_create().train()
K-Means 颜色聚类/分割 cv2.kmeans()
← 第10集 第12集：综合实战 →

参考：8_1 KNN | 8_3 SVM | 8_5 K-Means

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