K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K 近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素：K 值的选择会对算法的结果产生重大
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2023-08-16 09:56:37
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# OpenCV-Python系列之K近邻
## 引言
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种非常简单但又非常有效的机器学习算法。它可以用于分类和回归问题，并且易于理解和实现。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV-Python库中的KNN算法来进行图像分类。
## K近邻算法简介
K近邻算法是一种基于实例的学习方法，它利用已知的训练数据集来进行模式识别。
原创
2023-08-22 06:14:36
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目标在本章中，我们将了解k近邻（kNN）算法...
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2020-03-22 13:30:00
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K近邻 反映对象（事件）在某个方面的表现或者性质的事项，被称为属性或特征 具体的值，如反映身高的“188 cm”，就是特征值或属性值。 这组数据的集合称为数据集，其中每个数据称为一个样本。 从数据中学
原创
2022-05-23 20:46:40
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KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ 工作原理： 存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后
目录K近邻算法识别手写数字调整图像K近邻算法模型搭建K近邻算法机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供预测的结果。例如，识别数字，文字时，其实识别它们并不需要颜色，使用二值图像就行，而二值图像的数字文字都是0，1组成，机器学习会根据0与1的位置匹配最相近的文字或者数字，从而得出结果。而机器学习中的K近邻算法最适合识别图像中的文字或者数字信息。K近邻算法又称为KNN算法，是非常经典的机器学习算法。其原理
原创
2022-02-09 17:19:12
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目录K近邻算法识别手写数字调整图像K近邻算法模型搭建K近邻算法机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供预测的结果。例如，识别数字，文字时，其实识别它们并不需要颜色，使用二值图像就行，而二值图像的数字文字都是0，1组成，机器学习会根据0与1的位置匹配最相近的文字或者数字，从而得出结果。而机器学习中的K近邻算法最适合识别图像中的文字或者数字信息。K近邻算法又称为KNN算法，是非常经典的机器学习算法。其原理
原创
2021-07-05 11:22:08
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写在前面的话OpenCV是计算机视觉中经典的...
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2019-11-14 13:53:00
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目标在本章中，我们将了解k近邻（kNN）算法的原理。理论kNN是可用于监督学习的最简单的分类算法之一。这个想法是在特征空间中搜索测试数据的最近邻。我们将用下面的图片来研究它。在图像中，有两个族，蓝色正方形和红色三角形。我们称每一种为类。他们的房屋显示在他们的城镇地图中，我们称之为特征空间。（你可以将要素空间视为投影所有数据的空间。例如，考虑一个2D坐标空间。每个数据都有两个要素，x和y坐标。你可以
原创
2021-01-05 16:12:08
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目标了解：如何生成OpenCV-Pythonbindings？如何将新的OpenCV模块扩展到Python？OpenCV-Pythonbindings如何生成？在OpenCV中，所有算法均以C++实现。但是这些算法可以从不同的语言（例如Python，Java等）中使用。绑定生成器使这成为可能。这些生成器在C++和Python之间建立了桥梁，使用户能够从Python调用C++函数。为了全面了解后台发
原创
2021-01-05 17:00:19
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参考文献： http://www.aiseminar.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=824 http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/11/20/3125419.html //运行环境：winXP + VS2008 + openCV2.1.0 #include "s
原创
2014-01-09 14:25:00
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x
原创
2022-11-22 12:36:02
134阅读
import cv2 as cvimport numpy as npdef template_demo():template = cv.imread(’./data/football.png’, 1)target = cv.imread(’./data/messi5.jpg’, 1)cv.imshow(‘template image’, template)cv.imshow(‘tar...
原创
2022-11-22 14:23:02
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人一眼就可以定位两个图中圆的位置那么机器如何定位圆的位置呢很简单粗暴的方法就是将图纵向分成n个部分，每个部分都会对应一个位置，计算每个部分的数值之和如第二幅图，图中心的部分的数值一定是最大或者最小，这样就能计算出圆的位置，这就是人的视觉机器化...
原创
2022-01-06 15:48:59
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1. 色彩空间转换API常见的色彩空间:RGBHSVYUVYCbCr如下demoimport cv2 a
原创
2022-11-22 15:30:47
182阅读
1.算术运算:加减乘除应用:调整亮度和对比度import cv2 as cvdef add_img(m1, m2): dst = cv.add(m1, m2) cv.imshow(&quo
原创
2022-11-22 22:57:05
202阅读
人一眼就可以定位两个图中圆的位置那么机器如何定位圆的位置呢很简单粗暴的方法就是将图纵向分成n个部分，每个部分都会对应一个位置，计算每个部分的数值之和如第二幅图，图中心的部分的数值一定是最大或者最小，这样就能计算出圆的位置，这就是人的视觉机器化...
原创
2021-04-22 17:56:42
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以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！ K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K-近邻算法步骤：对于未知类别属性数据集中的点：计算已知类别数据集中的点与当前点的距离按照距离依次排序选取与当前点距离最小的K个点确定前K个点所在类别的
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2024-04-30 20:57:09
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环境的安装pythonopencv-python(base) C:\Users\Jackinsun\Anaconda3\Scripts>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==3.4.1.15 Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollecting opencv-python==3.4.
原创
2021-07-27 15:37:12
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环境的安装pythonopencv-python(base) C:\Users\Jackinsun\Anaconda3\Scripts>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==3.4.1.15 Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollecting opencv-python==3.4.
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2022-03-04 16:33:08
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