простой цифровой распознавания в opencv-python в


я пытаюсь реализовать "цифра распознавания" в opencv-питон (cv2). это только для учебных целей. хотелось бы узнать как knearest и характеристики свм в opencv.

у меня есть 100 образцов (т. е. изображения) каждой цифры. я хотел бы тренироваться с ними.

letter_recog.py

есть образец, который поставляется с opencv образец. но я все еще не мог выяснить, как использовать его. я не понимаю, что образцы, ответов и т. д. кроме того, он загружает текстовый файл сначала, что я не первый понял.

позже на поиск немного, я мог бы найти letter_recognition.данные образцы чгк. я использовал его и сделал код cv2.knearest в модели letter_recog.py (просто для тестирования):

import numpy as npimport cv2fn = 'letter-recognition.data'a = np.loadtxt(fn, np.float32, delimiter=',', converters={ 0 : lambda ch : ord(ch)-ord('a') })samples, responses = a[:,1:], a[:,0]model = cv2.knearest()retval = model.train(samples,responses)retval, results, neigh_resp, dists = model.find_nearest(samples, k = 10)print results.ravel()

он дал мне массив размере 20000, я не понимаю, что это.

questions:

1) что letter_recognition.файл данных? как создать этот файл с набором собственных данных?

results.reval()

2) что обозначают?

3) как можно написать простой инструмент для распознавания цифр с помощью letter_recognition.файл данных (либо knearest или свм)?