少有人走的路在学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV实现我们直接将像素值作为特征，实现了KNN算法的手写数字识别问题，并得到了较好的准确率，但是就像其他机器学习算法一样，KNN的对象同样是特征，所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN实现手写数字识别的任务。
下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法提取特征，作为KNN的的输入，最后与像素值特征的结果进行对比。
在数据方面还是使用之前生成的5000张手写数字图片，并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV实现，写出如下代码：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
char ad[128]={0};
int main()
{
Mat samFeatureMat ,samLabelMat;
int k=5,testnum=0,truenum=0;
HOGDescriptor hog(Size(20,20),Size(10,10),Size(2,2),Size(2,2),9);//利用构造函数，给对象赋值。
int DescriptorDim;//HOG描述子的维数
//读取训练数据 4000张
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
for (int j =0;j<400;j++)
{
sprintf_s(ad, "D:\\data\\%d\\%d.jpg",i,j);
Mat srcimage = imread(ad);
vector<float> descriptors;//HOG描述子向量
hog.compute(srcimage,descriptors);
if ( i == 0&&j==0)
{
DescriptorDim = descriptors.size();
samFeatureMat = Mat::zeros(4000 , DescriptorDim, CV_32FC1);
samLabelMat = Mat::zeros(4000 , 1, CV_32FC1);
}
for(int k=0; k<DescriptorDim; k++)
{
samFeatureMat.at<float>(i*400+j,k) = descriptors[k];
samLabelMat.at<float>(i*400+j,0) = i;
}
}
}
samFeatureMat.convertTo(samFeatureMat,CV_32F);
CvKNearest knn( samFeatureMat, samLabelMat, cv::Mat(), false, k );
cv::Mat nearests( 1, k, CV_32F);
//读取测试数据 1000张
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
for (int j =400;j<500;j++)
{
testnum++;
sprintf_s(ad, "D:\\data\\%d\\%d.jpg",i,j);
Mat testFeatureMat =Mat::zeros(1,DescriptorDim, CV_32FC1);
Mat testdata = imread(ad);
vector<float> descriptors;//HOG描述子向量
hog.compute(testdata,descriptors);
for(int k=0; k<DescriptorDim; k++)
{
testFeatureMat.at<float>(0,k) = descriptors[k];
}
testFeatureMat.convertTo(testFeatureMat,CV_32F);
int response = knn.find_nearest(testFeatureMat,k,0,0,&nearests,0);
if (response==i)
{
truenum++;
}
}
}
cout<<"测试总数"<<testnum<<endl;
cout<<"正确分类数"<<truenum<<endl;
cout<<"准确率："<<(float)truenum/testnum*100<<"%"<<endl;
return 0;
}在HOG特征提取时，我们将整张图片作为一个检测窗，并设置块尺寸为10*10，块步长为（2,2），cell尺寸为2*2，bin个数为9，那么计算一下描述子维数就是：
一个检测窗口中可以滑出36个块，一个块中可以划分25个cell，一个cell中产生9个方向，那么36*25*9=8100。
最后，结果统计如下所示：
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