{"id":7760,"date":"2020-07-29T14:16:41","date_gmt":"2020-07-29T09:46:41","guid":{"rendered":"https:\/\/shahaab-co.ir\/mag\/?p=7760"},"modified":"2020-12-08T14:45:12","modified_gmt":"2020-12-08T11:15:12","slug":"machine-learning-in-opencv-chapter-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/shahaab-co.com\/mag\/edu\/ml\/machine-learning-in-opencv-chapter-3\/","title":{"rendered":"\u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646 \u062f\u0631 OpenCV : \u062c\u0644\u0633\u0647 \u0633\u0648\u0645"},"content":{"rendered":"

\u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645<\/strong> K<\/strong> \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u062f\u0631 <\/strong>OpenCV <\/strong>:<\/strong><\/h2>\n

\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u062c\u0644\u0633\u0647 \u0627\u0632 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646 \u0628\u0647 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u062f\u0631 OpenCV<\/a> \u0645\u06cc \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u06cc\u0645. \u0645\u062b\u0627\u0644 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u062f\u0648 \u062e\u0627\u0646\u0648\u0627\u062f\u0647 ( \u06a9\u0644\u0627\u0633 ) \u067e\u06cc\u0634 \u0645\u06cc \u0628\u0631\u06cc\u0645 :<\/p>\n

\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062b\u0627\u0644 \u062e\u0627\u0646\u0648\u0627\u062f\u0647 ( \u06a9\u0644\u0627\u0633 ) \u0642\u0631\u0645\u0632 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0646\u0627\u0645 \u06a9\u0644\u0627\u0633-\u06f0<\/strong> \u0648 \u062e\u0627\u0646\u0648\u0627\u062f\u0647 ( \u06a9\u0644\u0627\u0633 ) \u0622\u0628\u06cc \u0631\u0646\u06af \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0646\u0627\u0645 \u06a9\u0644\u0627\u0633-\u06f1 <\/strong>\u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062b\u0627\u0644 \u0645\u0627 \u06f2\u06f5 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u06cc\u0627 \u06f2\u06f5 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc \u0631\u0627 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u0645. \u0647\u0631\u06a9\u062f\u0627\u0645 \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0647\u0627 \u06cc\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc \u0628\u0647 \u0639\u0646\u0648\u0627\u0646 \u0628\u062e\u0634\u06cc \u0627\u0632 \u06a9\u0644\u0627\u0633-\u06f0 \u06cc\u0627 \u06a9\u0644\u0627\u0633-\u06f1 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u062e\u0648\u0631\u062f\u0647 \u0627\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u062e\u0648\u0631\u062f\u0646 \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 numpy<\/a> \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u062f\u0647\u06cc\u0645. \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u062f \u062f\u0633\u062a\u0648\u0631\u06cc \u062f\u0631 OpenCV \u0628\u0627\u0639\u062b \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0639\u062f\u062f \u0647\u0627\u06cc \u062a\u0635\u0627\u062f\u0641\u06cc \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f.<\/p>\n

\u0633\u067e\u0633\u060c \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0627\u0632 \u06a9\u062f \u062f\u0633\u062a\u0648\u0631\u06cc import matplotlib.pyplot<\/a> \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u0631\u0633\u06cc\u0645 \u0634\u06a9\u0644 \u0647\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0642\u0631\u0645\u0632 \u0631\u0646\u06af \u0628\u0627 \u0645\u062b\u0644\u062b \u0647\u0627\u06cc \u0642\u0631\u0645\u0632 \u0631\u0646\u06af \u0648 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0622\u0628\u06cc \u0631\u0646\u06af \u0628\u0627 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0647\u0627\u06cc \u0622\u0628\u06cc \u0631\u0646\u06af \u0646\u0645\u0627\u06cc\u0634 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0646\u062f.<\/p>\n

import cv2 as cv\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n# \u0645\u062c\u0645\u0648\u0639\u0647 \u0648\u06cc\u0698\u06af\u06cc \u0647\u0627 \u0634\u0627\u0645\u0644 \u06f2\u06f5 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u0634\u0646\u0627\u062e\u062a\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc (x,y) \ntrainData = np.random.randint(0,100,(25,2)).astype(np.float32)\n# \u0647\u0631 \u06a9\u062f\u0627\u0645 \u0627\u0632 \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u0642\u0631\u0645\u0632 \u06cc\u0627 \u0622\u0628\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u06f0 \u0648 \u06f1 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u0645\u06cc \u0632\u0646\u06cc\u0645 \nresponses = np.random.randint(0,2,(25,1)).astype(np.float32)\n# \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0642\u0631\u0645\u0632 \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u06af\u06cc\u0631\u06cc\u0645 \u0648 \u0622\u0646 \u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0631\u0648\u06cc \u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631 \u0631\u0633\u0645 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645\nred = trainData[responses.ravel()==0]\nplt.scatter(red[:,0],red[:,1],80,'r','^')\n# \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0622\u0628\u06cc \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u06af\u06cc\u0631\u06cc\u0645 \u0648 \u0622\u0646 \u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0631\u0648\u06cc \u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631 \u0631\u0633\u0645 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645\nblue = trainData[responses.ravel()==1]\nplt.scatter(blue[:,0],blue[:,1],80,'b','s')\nplt.show()\n<\/pre>\n
\u0628\u0639\u062f \u0627\u0632 \u0627\u062c\u0631\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u062f \u0647\u0627\u06cc OpenCV \u0634\u0645\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u062f \u0634\u06a9\u0644\u06cc \u0645\u0634\u0627\u0628\u0647 \u0634\u06a9\u0644 \u0632\u06cc\u0631 \u0631\u0627 \u0645\u0634\u0627\u0647\u062f\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u062f. \u0627\u0644\u0628\u062a\u0647 \u0628\u0647 \u06cc\u0627\u062f \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u062f \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0632\u0645\u0627\u0646 \u0627\u062c\u0631\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u062f\u060c \u0686\u0648\u0646 \u0627\u0632 \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0646\u0646\u062f\u0647 \u0639\u062f\u062f \u062a\u0635\u0627\u062f\u0641\u06cc \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u0645\u060c \u0647\u0631 \u0632\u0645\u0627\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u062a\u0641\u0627\u0648\u062a\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0645\u06cc \u0622\u0648\u0631\u06cc\u0645.<\/p>\n\n\n
\"\u062a\u0626\u0648\u0631\u06cc<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n
\u062f\u0631 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u0628\u0639\u062f\u060c \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631\u062f\u0647\u06cc \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f \u0648 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0627\u0631\u0633\u0627\u0644 \u0634\u062f\u0647 \u062a\u0627 \u062f\u0631 \u0646\u0647\u0627\u06cc\u062a \u0628\u0647 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645\u060c \u067e\u0627\u0633\u062e \u062f\u0647\u06cc \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f \u062a\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062a\u0633\u062a\u06cc \u062c\u062f\u06cc\u062f\u06cc \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0634\u0648\u062f (\u062f\u0631 \u062d\u0642\u06cc\u0642\u062a \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u0627\u0632 \u06a9\u062f\u0646\u0648\u06cc\u0633\u06cc \u06cc\u06a9 \u062f\u0631\u062e\u062a \u062c\u0633\u062a\u062c\u0648 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0634\u062f\u0647 \u0648 \u0641\u0631\u0627\u06cc\u0646\u062f \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0627\u0632 \u0637\u0631\u06cc\u0642 \u062f\u0631\u062e\u062a \u062c\u0633\u062a\u062c\u0648 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f).<\/p>\n
\u0633\u067e\u0633\u060c \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0645\u0627 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f \u0648 \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u0628\u0627 \u06a9\u0645\u06a9 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u062f\u0631 OpenCV \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0637\u0628\u0642\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u062f\u0631 \u06a9\u0644\u0627\u0633 \u0645\u0631\u062a\u0628\u0637 \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f. \u0627\u0645\u0627 \u0628\u0647 \u06cc\u0627\u062f \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u062f \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644 \u0627\u0632 \u0627\u062c\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0644\u0627\u0632\u0645 \u0627\u0633\u062a \u062a\u0627 \u062f\u0631 \u0645\u0648\u0631\u062f \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062a\u0633\u062a \u0645\u0648\u0631\u062f \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 (\u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0639\u0636\u0648 \u062c\u062f\u06cc\u062f) \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a\u06cc \u0631\u0627 \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u0645.<\/p>\n
\u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u0627 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u0622\u0631\u0627\u06cc\u0647 \u0634\u0646\u0627\u0648\u0631 \u0628\u0627\u0634\u0646\u062f \u06a9\u0647 \u0633\u0627\u06cc\u0632 \u0622\u0646 \u0647\u0627 \u0627\u0632 \u0636\u0631\u0628 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062a\u0633\u062a\u06cc \u062f\u0631 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u0648\u06cc\u0698\u06af\u06cc \u0647\u0627 \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0645\u06cc \u0622\u06cc\u062f.\u00a0 \u0633\u067e\u0633\u060c \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0647\u0627 \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u067e\u06cc\u062f\u0627 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0628\u0647 K \u0647\u0631 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631\u06cc \u06a9\u0647 \u0645\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u0631\u0627 \u0627\u062e\u062a\u0635\u0627\u0635 \u062f\u0647\u06cc\u0645 (\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646\u062c\u0627 \u0645\u0627 \u0639\u062f\u062f \u06f3 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc K \u062f\u0631 \u0646\u0638\u0631 \u06af\u0631\u0641\u062a\u0647 \u0627\u06cc\u0645). \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u062f \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u0632\u06cc\u0631 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0645\u06cc \u06af\u0631\u062f\u0627\u0646\u062f:<\/p>\n
    \n
  1. \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u06cc \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u0648 \u0639\u0636\u0648 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0627\u062e\u062a\u0635\u0627\u0635 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f \u0628\u0647 \u062a\u0626\u0648\u0631\u06cc \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0628\u0633\u062a\u06af\u06cc \u062f\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644\u0627 \u062f\u0631 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0622\u0646 \u0635\u062d\u0628\u062a \u0634\u062f. \u0627\u06af\u0631 \u0634\u0645\u0627 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u062f\u060c \u0628\u0647 K \u062e\u0648\u062f \u0639\u062f\u062f \u06cc\u06a9 \u0631\u0627 \u0627\u062e\u062a\u0635\u0627\u0635 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0648 K=1 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u062f\u0647\u06cc\u062f.<\/li>\n
  2. \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647<\/li>\n
  3. \u0641\u0627\u0635\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637 \u0628\u0647 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u06cc\u0627 \u0639\u0636\u0648 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u062a\u0627 \u0647\u0631 \u06a9\u062f\u0627\u0645 \u0627\u0632 \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0647\u0627<\/li>\n<\/ol>\n
    \u0628\u0646\u0627\u0628\u0631\u0627\u06cc\u0646\u060c \u0627\u062c\u0627\u0632\u0647 \u062f\u0647\u06cc\u062f \u06a9\u0647 \u0646\u062d\u0648\u0647 \u0639\u0645\u0644 \u06a9\u0631\u062f\u0646 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u062f\u0631 OpenCV \u0631\u0627 \u0628\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u0645. \u0639\u0636\u0648 \u06cc\u0627 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u062f OpenCV \u0628\u0627 \u0631\u0646\u06af \u0633\u0628\u0632 \u0646\u0645\u0627\u06cc\u0634 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a:<\/p>\n
    newcomer = np.random.randint(0,100,(1,2)).astype(np.float32)\nplt.scatter(newcomer[:,0],newcomer[:,1],80,'g','o')\nknn = cv.ml.KNearest_create()\nknn.train(trainData, cv.ml.ROW_SAMPLE, responses)\nret, results, neighbours ,dist = knn.findNearest(newcomer, 3)\nprint( \"result: {}\\n\".format(results) )\nprint( \"neighbours: {}\\n\".format(neighbours) )\nprint( \"distance: {}\\n\".format(dist) )\nplt.show()\n<\/pre>\n
    \u0627\u0632 \u06a9\u062f \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0634\u062f\u0647 \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0632\u06cc\u0631 \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0645\u06cc \u0622\u06cc\u062f:<\/p>\n
    result: [[ 1.]]\nneighbours: [[ 1. 1. 1.]]\ndistance: [[ 53. 58. 61.]]\n<\/pre>\n
    \u0627\u06cc\u0646 \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0622\u0645\u062f\u0647 \u0646\u0634\u0627\u0646 \u0645\u06cc \u062f\u0647\u062f \u06a9\u0647 \u0639\u0636\u0648 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0634\u062f\u0647 \u062f\u0627\u0631\u0627\u06cc \u06f3 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0647\u0645\u06af\u06cc \u0627\u0632 \u062e\u0627\u0646\u0648\u0627\u062f\u0647 \u0622\u0628\u06cc \u0631\u0646\u06af \u0647\u0627 \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f. \u0628\u0646\u0627\u0628\u0631\u0627\u06cc\u0646 \u0639\u0636\u0648 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u06a9\u0644\u0627\u0633 (\u062e\u0627\u0646\u0648\u0627\u062f\u0647) \u0622\u0628\u06cc \u0631\u0646\u06af \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u062e\u0648\u062f \u0627\u062e\u062a\u0635\u0627\u0635 \u0645\u06cc \u062f\u0647\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0648\u0636\u0648\u0639 \u0627\u0632 \u0634\u06a9\u0644 \u0632\u06cc\u0631 \u06a9\u0627\u0645\u0644\u0627 \u0645\u0634\u062e\u0635 \u0627\u0633\u062a:<\/p>\n\n\n
    \"\u0645\u062b\u0627\u0644<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n
    \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0648 \u06a9\u062f\u0647\u0627\u06cc OpenCV \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637\u0647 \u0627\u06af\u0631 \u0686\u0646\u062f\u06cc\u0646 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u06cc\u0627 \u0639\u0636\u0648 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u0628\u0648\u062f\u060c \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u062f \u0647\u0645\u06af\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0631\u0627 \u0627\u0632 \u0637\u0631\u06cc\u0642 \u0622\u0631\u0627\u06cc\u0647 \u0627\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0642\u0631\u0627\u0631 \u062f\u0647\u06cc\u062f. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u062d\u0627\u0644\u062a \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0622\u0645\u062f\u0647 \u0646\u06cc\u0632 \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0622\u0631\u0627\u06cc\u0647 \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f.<\/p>\n
    # \u06f1\u06f0 \u0639\u0636\u0648 \u062c\u062f\u06cc\u062f\nnewcomers = np.random.randint(0,100,(10,2)).astype(np.float32)\nret, results,neighbours,dist = knn.findNearest(newcomer, 3)\n# \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u0646\u06cc\u0632 \u0634\u0627\u0645\u0644 \u06f1\u06f0 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0628\u0648\u062f<\/pre>\n
    \u062d\u0627\u0644\u0627 \u0641\u0631\u0636 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u0627 \u0646\u0627\u0634\u0646\u0627\u062e\u062a\u0647 \u0628\u0648\u062f\u0647 \u0648 \u0637\u0628\u0642\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u062f\u0631 OpenCV \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0627\u06cc \u0628\u0627 \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u06f0 \u0648 \u06f1 \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0627\u06cc \u0628\u0647 \u0648\u06cc\u0698\u06af\u06cc \u0639\u062f\u062f \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0622\u0645\u062f\u0647 \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637 \u0627\u0633\u062a \u0648 \u062a\u0648\u0633\u0637 \u0645\u0627 \u062a\u0639\u0631\u06cc\u0641 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u062d\u0627\u0644\u062a \u06a9\u062f \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 K \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u0647 \u062f\u0631 OpenCV \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0632\u06cc\u0631 \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647 \u0633\u0627\u0632\u06cc \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f:<\/p>\n