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我想使用一个自定义数据集，其中包含英语以外的其他语言的手写字符图像。我打算使用KNN算法对手写字符进行分类。
以下是我目前面临的一些挑战。1.图像大小不同。 - 我们如何解决这个问题，任何 ETL 工作都需要使用 Python 来完成吗？2. 即使我们假设它们大小相同，每个图像的潜在像素也将约为 70 * 70，因为字母比英语复杂，字符之间有很多特征。 - 这对我的训练和表现有何影响？
最佳答案
选择特定尺寸并调整所有图像的大小(例如使用 PIL 模块)；
我认为这取决于数据的质量和语言本身。如果字母很复杂(如象形文字)，那就很困难。否则，如果用细线画出字母，即使在小图片中也能被识别。
不管怎样，如果画出来的字母太相似，识别起来当然会更困难。
一个有趣的想法不是简单地使用像素作为训练数据，您可以创建一些特殊功能，如下所述:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Letter+Recognition
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