KNN-Handwritten-Digit-Recognition

这是一份大一的 C 语言大作业，利用 KNN 算法实现手写字符识别，同时也提供了 Python 的版本。

项目介绍

基于 KNN 算法实现手写字符识别

数据集包括了字母和数字

先尝试用 Python 实现，然后尝试用 C 语言复现

如何运行

1. 将 数据集.zip 解压，将 Img 文件夹放在代码的同级目录里。

2. 选取一张手写的要预测的图片，放到 test 文件夹里。

3. 更改 bin.py 或 bin.ipynb 的倒数第二行和倒数第三行，将文件路径改为 test 里自己要预测的图片的图片文件名，例如我的图片名叫做 9.png。

     # 导入判断图片并转化
   file_in = "test\\9.png"  # 自定义上传图片路径
   file_out_int = "test\\9.txt"  # 自定义保存 txt 文件路径
   handle_char(file_in, width, height, file_out_int)

4. 运行 bin.py 或 bin.ipynb，将图片二值化。

5. 运行 matrix.py 或 matrix.ipynb 或 matrix.c，预测手写数字。

   gcc -o matrix matrix.c -lgdi32 -lcomdlg32 -lshlwapi

文件夹说明

• bin.py 数据预处理

• matrix.py KNN 算法实现

• data 数据集

• test 里面存放需要识别的图片

  • 暂时还没有测试集数据。可以考虑在这里装置测试集，找出最佳的 K 值。

项目进度

• Python 实现

  • 数据预处理

  • KNN 算法实现

  • 测试集实现

  • 手写字符识别

• C 语言复现

  • 数据预处理

  • KNN 算法实现

  • 测试集实现

  • 手写字符识别