OpenCV-Python中的簡單數(shù)字識別OCR我試圖在OpenCV-Python(CV2)中實現(xiàn)一個“數(shù)字識別OCR”。這只是為了學(xué)習(xí)。我想在OpenCV中學(xué)習(xí)KNeest和SVM的特性。我有每一個數(shù)字的100個樣本(即圖像)。我想和他們一起訓(xùn)練。有一個樣本letter_recog.py這是OpenCV樣本提供的。但我還是想不出怎么用它。我不明白什么是樣本，響應(yīng)等等。而且，它一開始加載一個txt文件，但我沒有首先理解。稍后，通過搜索，我可以在CPP樣本中找到一個字母識別數(shù)據(jù)。我使用了它，并為cv2.KNest編寫了一個代碼，該代碼位于信函_recg.py模型中(僅用于測試)：import numpy as npimport cv2 fn = 'letter-recognition.data'a = np.loadtxt(fn, np.float32, delimiter=',', converters={ 0 : lambda ch :  ord(ch)-ord('A') })samples, responses = a[:,1:], a[:,0]model = cv2.KNearest()retval = model.train(samples,responses)retval, results,  neigh_resp, dists = model.find_nearest(samples, k = 10)print results.ravel()它給了我一個20000碼的數(shù)組，我不知道它是什么。問題：1)什么是字母_識別碼.數(shù)據(jù)文件？如何從我自己的數(shù)據(jù)集構(gòu)建該文件？2)什么是results.reval()指什么？3)如何編寫一個簡單的數(shù)字識別工具(KNeest或SVM)？