【源码】基于Python和scikitlearn的手写中文识别系统

项目简介

本项目是基于k近邻（kNN）算法的手写中文识别系统，结合Python编程语言与scikit-learn机器学习库，实现对手写中文图像的识别与分类，为后续手写中文识别应用提供技术支持。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：运用Python的PIL库对图像预处理，包括转为灰度图像、调整大小、归一化，方便机器学习模型训练。
2. kNN算法实现：采用kNN算法进行图像分类，计算待识别图像与训练集图像的欧氏距离，确定最近的k个邻居并基于其标签预测。
3. 机器学习模型训练：使用scikit-learn库的KNeighborsClassifier类对训练集进行模型训练。
4. 评估指标：通过准确率评估模型性能，对比真实标签与预测标签的匹配程度。

安装使用步骤

1. 假设已下载本项目源码文件（包含dataset.py、kNN.py和main.py三个文件）。
2. 确保计算机已安装Python环境，且已安装numpy、PIL（Python Imaging Library）和scikit-learn等所需依赖库。
3. 打开终端或命令提示符，导航到源码文件所在目录，运行main.py文件，开始数据集的加载、模型训练和评估过程。

注意：为获得更好识别效果，可能需调整k值（邻居数量）等参数以适应不同数据集和场景。本项目数据集仅为示例数据，实际应用中建议使用更大规模、更具代表性的数据集提升模型识别性能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】