自己做的手写数字样本及knn分类代码

https://blog.csdn.net/zugexiaodui/article/details/84379028 自己做的一点样本，有knn数字分类代码，与上边链接中我的博客相对应的。

import numpy as np
import cv2
def testOne（n）:
    test_img = cv2.imread（r“test_30/img“+str（n）+“.png“ 0）  #自己手写的图片，图片名都是img_n.jpg，n是图片的真实标签减1，当时写图片的时候没处理好。
    test_img = cv2.pyrDown（cv2.pyrDown（cv2.pyrDown（test_img））） #缩小图片尺寸
    test_img[test_img < 127] = 1 #使矩阵中每个小于127的值赋值为1
    test_img[test_img >= 127] = 0#使矩阵中每个小于127的值赋值为0
    # 上边的两句话顺序不可以颠倒
    test_img=np.reshape（test_img[12251]） #每个图片都展开成一维向量
    # print（test_img.shape）
    train_img=np.load（“trainIMG.npy“） # 这里提前处理好了训练样本的矩阵，一共有100个样本，矩阵shape为[1225100]
    train_lbl=np.load（“trainLabels.npy“） # 这是提前处理好的训练标签的矩阵[100]
    # print（train_img.shape）
    # print（train_lbl.shape）
    distance=np.sum（np.square（train_img - test_img）axis=0） # 计算距离，不是必须开方的，节省运算
    # distance = np.sqrt（np.sum（np.square（train_img - test_im

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-11-16 17:32  ML_PG\
     目录           0  2018-05-07 19:57  ML_PG\.idea\
     文件         398  2018-05-04 22:00  ML_PG\.idea\ML_PG.iml
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     文件          86  2018-05-04 22:00  ML_PG\.idea\dictionaries\LUYUE.xml
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     文件        2207  2018-11-23 11:51  ML_PG\knn.py
     文件       36830  2018-05-04 22:10  ML_PG\testIMG.npy
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............此处省略121个文件信息