python实现手写数字识别(小白入门)

python实现手写数字识别（小白入门）要实现手写数字识别，可以使用机器学习库Scikit-learn和图像处理库OpenCV。下面是一个简单的示例代码：

```python

import cv2

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

#加载手写数字数据集

digits = datasets.load_digits

X = digits.images.reshape((len(digits.images), -1))

y = digits.target

#划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#创建K近邻分类器

knn = KNeighborsClassifier

#训练分类器

knn.fit(X_train, y_train)

#从图像文件中读取手写数字图像

image = cv2.imread('handwritten_digit.png',

cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#调整图像大小为8x8

image = cv2.resize(image, (8, 8))

#将图像转换为一维数组

image = image.reshape(1, -1)

#使用分类器进行预测

prediction = knn.predict(image)

print("预测结果:", prediction[0])

```

在这个示例中，首先使用`datasets.load_digits(`函数加载

Scikit-learn库中的手写数字数据集。然后，将数据集划分为训练集和测试集，使用K近邻分类器进行训练。接下来，使用OpenCV库读取手写数字图像，并将其调整为8x8大小。然后，将图像转换为一维数组，并使用训练好的分类器进行预测。最后，输出预测结果。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际的手写数字识别可能需要更复杂的算法和更大规模的数据集。