主要为大家详细介绍了python使用KNN算法手写体识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

1。总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括： （1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。 from PIL import Image '''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字''' pic = Image.ope

本文实例为大家分享了用KNN算法手写体识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import numpy as np import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import os ''''' KNN算法 1. 计算已知类别数据集中的每个点依次执行与当前点的距离。 2. 按照距离递增排序。 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k