1. opencv K近邻(python)
K近邻算法（K-Nearest Neighbor，简称KNN）是一种监督学习的算法。在分类问题中，KNN可以用于多分类、二分类，还可以进行回归预测。在opencv库中，也提供了KNN算法的实现。
1.1 KNN算法原理
KNN算法是一种基于实例的学习方法。给定一个训练集，输入一个新的实例，KNN算法会在训练集中找到K个与输入实例最相似的实例，然后根据这K个实例的标签进行预测。KNN算法基于的思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即与某个实例最相似的实例会有相同或者相似的标签。
KNN算法的主要步骤包括：
1. 计算输入实例与训练集中所有实例的距离；
2. 选择距离最近的K个实例；
3. 根据这K个实例的标签，预测输入实例的标签。
1.2 KNN算法实现
在opencv库中，KNN算法的实现可以通过ml模块中的KNearest_create方法进行创建。有以下几个参数需要指定：
- k：用于选择相邻的K个神经元；
- isRegression：标识是否为回归问题，默认为false；
- maxDepth：防止过拟合的树的最大深度，默认为INT_MAX；
- filename：模型保存路径，默认为空字符串。
下面给出一个使用KNN算法进行二分类的例子：
import cv2
import numpy as np
# 创建KNN对象
knn = cv2.ml.KNearest_create()
# 设置训练数据和标签
training_data = np.array([[150, 200], [200, 250], [100, 150], [50, 100], [100, 200], [150, 100]], dtype=np.float32)
training_labels = np.array([[0], [0], [0], [1], [1], [1]], dtype=np.float32)
# 训练模型
knn.train(training_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, training_labels)
# 预测新的数据
new_data = np.array([[100, 100], [200, 200]], dtype=np.float32)
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(new_data, k=3)
# 输出预测结果
print(result)
上述代码中，我们首先创建了一个KNN对象。然后指定了训练数据和训练标签，其中training_data是一个二维矩阵，每行代表一个训练样本，每列代表一个特征。如上述代码中的training_data代表了6个样本，每个样本有两个特征：x坐标和y坐标。训练标签training_labels是一个一维矩阵，代表了每个训练样本的标签，0表示黑色，1表示白色。
在训练模型之后，我们使用新的数据进行预测。如上述代码中的new_data包含了两个新的数据点，我们需要根据它们的坐标来预测它们的标签。knn.findNearest方法将返回我们预测的标签和K个最近邻居的标签和距离。
1.3 KNN算法应用
KNN算法可以应用于图像分类、物体识别等领域。在图像处理中，我们可以利用KNN算法来实现颜色分割、形状分割等功能。下面给出一个基于KNN算法的颜色分割的例子：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像，BGR格式
img = cv2.imread('test.png')
# 将图像转换为LAB颜色空间
lab_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# 将每个像素转换为一个特征向量
features = lab_img.reshape((-1, 3))
# 创建KNN对象
knn = cv2.ml.KNearest_create()
# 设置训练数据和标签
training_data = np.array([[0, 127, 127], [255, 127, 127]], dtype=np.float32)
training_labels = np.array([[0], [1]], dtype=np.float32)
# 训练模型
knn.train(training_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, training_labels)
# 预测每个像素的标签
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(features, k=3)
# 将每个像素的标签转换为二值图像
result_img = np.uint8(result.reshape((img.shape[:2])) == 1) * 255
# 显示结果
cv2.imshow('Input Image', img)
cv2.imshow('Result Image', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
上述代码中，我们首先读取了一张BGR格式的图像，并将其转换为LAB颜色空间。然后将每个像素转换为一个特征向量，其中L表示亮度，A和B表示颜色。利用这些特征向量训练KNN模型，并使用K近邻算法对每个像素进行分类。最后，将结果转换为二值图像，并显示出来。
1.4 总结
KNN算法是一种基于实例的学习方法，可以用于多分类、二分类、回归预测等问题。在opencv库中，KNN算法的实现可以通过ml模块中的KNearest_create方法进行创建。KNN算法可以应用于图像分类、物体识别等领域。