KNN实现手写数字识别

基于opencv-KNN最邻近算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行）

#include “Knn.h“

Knn::Knn（QWidget *parent）
	: QWidget（parent）
{
	ui.setupUi（this）;

	ui.bRecognize->setEnabled（false）;
	connect（ui.bTrain		 SIGNAL（clicked（）） this SLOT（onTrain（）））;
	connect（ui.bRecognize	 SIGNAL（clicked（）） this SLOT（onRecognize（）））;
	connect（ui.bClear		 SIGNAL（clicked（）） this SLOT（onClearImage（）））;
	onClearImage（）;
}

void Knn::onTrain（）{

	Mat digitsSet = imread（“digits.png“）;
	Mat gray;
	cvtColor（digitsSet gray CV_BGR2GRAY）;

	threshold（gray gray 0 255 CV_THRESH_BINARY）;
	// digits.png为2000 * 1000，其中每个数字的大小为20 * 20，则总共有5000（（2000*1000） / （20*20））个数字
	// 对其分割成单个20 * 20的图像并序列化成（转化成一个一维的数组）
	int side = 20;
	int m = gray.rows / side;
	int n = gray.cols / side;	
	Mat data labels;			
	for （int i = 0; i < m; i++）{

		ui.lState->setText（QString（“Trainning %1“）.arg（i/5））;

		int offsetRow = i * side;				
		for （int j = 0; j < n; j++）{

			int offsetCol = j * side;		
			// 截取20*20的小块
			Mat tmp;
			gray（Range（offsetRow offsetRow + side） Range（offsetCol offsetCol + side））.copyTo（tmp）;
			data.push_back（tmp.reshape（0 1））;  // 序列化转换成一个一维向量
			labels.push_back（i / 5）;			

			QImage image = CvMat2QImage（tmp）;
			QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage（image）;
			ui.label->setPixmap（pixmap.scaled（ui.label->size（）））;
			sleep（1）;
		}
	}
	data.convertTo（data CV_32F）;	
	
	// 使用KNN算法训练
	int K = 51;
	Ptr tData = TrainData::create（data ROW_SAMPLE labels）;
	model = KNearest::create（）;
	model->setDefaultK（K）;
	model->setIsClassifier（true）;
	model->train（tData）;

	ui.bRecognize->setEnabled（true）;
	ui.bTrain->setEnabled（false）;
	ui.lState->setText（“Train OK!“）;
}

void Knn::onRecognize（）{

	ui.bRecognize->setEnabled（false）;
	Mat zoom;
	zoom = zoomImage（0.1 frame）;
	Mat reshapeImage = zoom.reshape（0 1）;
	reshapeImage.convertTo（reshapeImage CV_32F）;
	float r = model->predict（reshapeImage）;   
	ui.labelResult->setText（QString（“%1“）.arg（r））;
	ui.bRecognize->setEnabled（true）;
}

void Knn::onClearImage（）{

	frame = Mat::zeros（200 200 CV_8UC1）;
	QImage image = CvMat2QImage（frame）;
	QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage（image）;
	ui.label->setPixmap（pixmap.scaled（ui.label->size（）））;
}

QImage Knn::CvMat2QImage（const cv::Mat& mat）{

	if （mat.type（） == CV_8UC1）{

		QImage image（mat.cols mat.rows QImage::Format_Indexed8）;
		image.setColorCount（256）;
		for （int i = 0; i < 256; i++）{
			image.setColor（i qRgb（i i i））;
		}
		uchar *pSrc = mat.data;
		for （int row = 0; row < mat.rows; row++）{
			uchar *pDest = image.scanLine（row）;
			memcpy（pDest pSrc mat.cols）;
			pSrc += mat.step;
		}
		return image;
	}
	else if （mat.type（） == CV_8UC3）{

		const uchar *pSrc = （const uchar*）mat.data;
		QImage image（pSrc mat.cols mat.rows mat.step QImage::Format_RGB888）;
		return image.rgbSwapped（）;
	}
	else if （mat.type（） == CV_8UC4）{

		const uchar *pSrc = （const uchar*）mat.data;
		QImage image（pSrc mat.cols mat.rows mat.step QIma

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1463  2018-03-28 16:22  KNN数字识别\Knn\Debug\Knn.Build.CppClean.log

     文件         86  2018-03-28 16:22  KNN数字识别\Knn\Debug\Knn.log

     文件     721129  2014-11-06 08:49  KNN数字识别\Knn\digits.png

     文件       1372  2018-03-28 16:24  KNN数字识别\Knn\GeneratedFiles\qrc_Knn.cpp

     文件       3681  2018-03-28 16:24  KNN数字识别\Knn\GeneratedFiles\Release\moc_Knn.cpp

     文件       5495  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\GeneratedFiles\ui_Knn.h

     文件       5341  2018-03-28 16:20  KNN数字识别\Knn\Knn.cpp

     文件       1244  2018-03-28 16:04  KNN数字识别\Knn\Knn.h

     文件         63  2018-03-27 14:41  KNN数字识别\Knn\Knn.qrc

     文件       4780  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Knn.ui

     文件      10438  2018-03-28 16:24  KNN数字识别\Knn\Knn.vcxproj

     文件       2910  2018-03-27 14:41  KNN数字识别\Knn\Knn.vcxproj.filters

     文件        713  2018-03-28 08:09  KNN数字识别\Knn\Knn.vcxproj.user

     文件        177  2018-03-27 14:40  KNN数字识别\Knn\main.cpp

     文件       4273  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.log

     文件     200837  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.obj

     文件       6198  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\cl.command.1.tlog

     文件     124022  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\CL.read.1.tlog

     文件        690  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\CL.write.1.tlog

     文件       2092  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\custombuild.command.1.tlog

     文件        402  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\custombuild.read.1.tlog

     文件        510  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\custombuild.write.1.tlog

     文件        154  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\Knn.lastbuildstate

     文件       1736  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\link.command.1.tlog

     文件       3800  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\link.read.1.tlog

     文件        420  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\Knn.tlog\link.write.1.tlog

     文件     113609  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\main.obj

     文件     112845  2018-03-28 16:29  KNN数字识别\Knn\Release\moc_Knn.obj

     文件       2137  2018-03-28 16:24  KNN数字识别\Knn\Release\qrc_Knn.obj

    ..A..H.        42  2018-03-28 15:46  KNN数字识别\Knn.opensdf

............此处省略40个文件信息