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1。总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括： （1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。 from PIL import Image '''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字''' pic = Image.open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.png') path = open(

主要为大家详细介绍了python使用KNN算法识别手写数字，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

OpenCV4.5.2、Visual Studio2019环境下测试正常，印刷数字识别率极高，内涵训练样本。

OpenCV4.5.2、Visual Studio2019环境下测试正常，手写数字识别率高于90%

分别用c++和python语言对0~9图像进行识别，识别准确率98.3%

knn算法识别mnist图片，python3版本，详细解析文章：https://blog.csdn.net/eleclike/article/details/79994846

KNN算法识别手写数字系统使用的样本集（训练样本集+测试样本集）

knn算法识别手写体--mnist数据集 knn算法识别手写体--mnist数据集