OpenCV KNN 教程

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单的机器学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍如何使用OpenCV库实现KNN算法。

KNN 基本原理

KNN算法的基本思想是：对于一个待分类的样本，算法会在训练集中寻找与它最相似的K个样本，然后根据这K个样本的分类结果来预测待分类样本的分类。

OpenCV KNN 实现步骤

导入必要的库

import cv2
import numpy as np

加载训练集和测试集

# 假设训练集和测试集已经准备好了
X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
y_train = np.array([0, 1, 1])
X_test = np.array([[1, 3]])

创建KNN分类器

knn = cv2.KNearest()
knn.train(X_train, y_train)

进行预测

result, distances, indices = knn.findNearest(X_test, k=3)
print("预测结果:", result)

例子

以下是一个简单的例子，展示了如何使用OpenCV KNN进行分类：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练集和测试集
X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
y_train = np.array([0, 1, 1])
X_test = np.array([[1, 3]])

# 创建KNN分类器
knn = cv2.KNearest()
knn.train(X_train, y_train)

# 进行预测
result, distances, indices = knn.findNearest(X_test, k=3)
print("预测结果:", result)

扩展阅读

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