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所以我希望能够识别图像中的模式(例如4号),我一直在阅读不同的算法,我真的想使用最近邻算法,它看起来很简单,我基于这个教程理解它:http: //people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/KNN_Numerical-example.html 问题是,虽然我知道如何使用它填补缺失的数据集,但我不明白我怎么能用它作为一种瞄准图像形状识别的模式识别工具.有人可以说明这个算法如何用于模式识别？我已经看过使用OpenCV的教程,但是我真的不想使用这个库,因为我有能力自己进行预处理,而且为了应该是一个简单的最近邻居而实现这个库似乎很愚蠢算法.
您只是(简单地？)必须为您的数据定义"距离"度量.
让我们假设您已经在小图像中分割了大图像,每个图像对应于您要分类的文本字符.让我们假设我们正在处理数字单色图像,因此每个图像表示为(例如)0-255整数范围(亮度)中的值(像素)的矩形矩阵.还假设(NN是"监督的分类算法"),你有很多已经很好分类的图像(你的训练集).
给定一个新的小图像,您必须定义两个图像之间的距离,以便选择训练集中最接近的图像,并选择其"标签"作为识别的文本字符.
一种天真的方法是获取像素的差异(例如,平方和).但是这个距离测量对翻译(以及旋转和缩放)很敏感,我们通常不希望如此.另一种方法是计算傅里叶变换的模数,这是平移不变量(但这还不够).从这里你可以开始 - 并且认识到问题是困难的,并且这种分类需要大量的工作来实现可接受的.