Weka 入门学习-03-weka java 识别手写数字和字母

weka 手写数字和字母的数据集文件

Weka自带了一些常用的数据集，包括手写数字和字母的数据集。这些数据集通常以ARFF格式存储，可以直接在Weka中加载和使用。

以下是手写数字和字母数据集的文件路径和简介：

1. 手写数字数据集

文件路径：Weka安装目录下的data文件夹下的digits.arff文件。

简介：该数据集包含3823个手写数字图像的特征向量，每个特征向量包含64个像素的灰度值。目标变量为0-9十个数字。

1. 手写字母数据集

文件路径：Weka安装目录下的data文件夹下的letter.arff文件。

简介：该数据集包含20000个手写字母图像的特征向量，每个特征向量包含16个像素的灰度值。目标变量为A-Z二十六个字母。

如果你需要更多的手写数字和字母数据集，可以在网上搜索，或者自己收集和制作。在制作数据集时，需要注意特征的选择和标注的准确性，以确保数据集的质量和可用性。

我们可以直接在安装目录下面找到，我的在：

D:\Program Files\Weka-3-8-6\data

实现思路

要实现一个能够识别手写数字和字母的Java程序，可以借助Weka提供的机器学习算法和图像处理库。以下是一个简单的实现过程：

1. 图像预处理

首先需要将输入的图像进行预处理，将其转换为特征向量。可以使用常见的图像处理算法，如二值化、降噪、边缘检测等，将图像转换为特征向量，以便于机器学习算法进行分类和预测。

1. 特征提取

对于手写数字和字母的识别，可以选择一些常用的特征提取算法，如Hu矩、Zernike矩、Gabor滤波器等，将图像转换为一组数值特征向量，用于机器学习算法进行分类和预测。

1. 数据集准备

在进行机器学习前，需要准备好用于训练和测试的数据集。可以使用Weka自带的手写数字和字母数据集，或者自己收集和制作数据集。数据集需要标注好每个样本的目标变量，即数字或字母。

1. 机器学习模型选择和训练

选择一个适合的机器学习模型，如决策树、神经网络、支持向量机等，利用训练集对模型进行训练，以得到一个能够对手写数字和字母进行分类的模型。

1. 模型评估和优化

使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、精确率等性能指标。如果模型性能不理想，可以尝试调整模型参数、使用更多的特征和数据等方法进行优化。

1. 预测和输出

将预处理好的图像转换为特征向量，输入到训练好的模型中进行预测，得到数字或字母的分类结果，并输出到屏幕或文件中。

以上是一个简单的手写数字和字母识别程序的实现过程，具体实现中还需要注意一些细节和技巧，如数据集的划分、特征的选择和提取、模型的优化等。

weka+opencv 的例子

以下是一个基于Weka和OpenCV的手写数字和字母识别程序的实现示例：

1. 图像预处理

使用OpenCV的Canny算法进行边缘检测，将图像转换为二值化图像，然后对图像进行形态学操作，去除噪点和孤立的像素，最后将图像转换为特征向量。

// 读取输入图像
Mat image = Imgcodecs.imread(inputImagePath);

// 图像处理，将图像转换为特征向量
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
Imgproc.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 0); // 高斯滤波
Imgproc.Canny(grayImage, grayImage, 50, 150); // 边缘检测
Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3)); // 形态学操作
Imgproc.morphologyEx(grayImage, grayImage, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernel); // 闭运算
MatOfByte byteMat = new MatOfByte();
Imgcodecs.imencode(".jpg", grayImage, byteMat); // 转换为字节数组
byte[] bytes = byteMat.toArray();

1. 特征提取

使用OpenCV的Hu矩算法和Zernike矩算法，提取图像的数值特征向量。

// 提取图像的数值特征向量
MatOfDouble huMoments = new MatOfDouble();
Moments moments = Imgproc.moments(grayImage, true);
Imgproc.HuMoments(moments, huMoments);
double[] hu = huMoments.toArray();
double[] zernike = ZernikeMoments.calculate(grayImage);
double[] feature = new double[hu.length + zernike.length];
System.arraycopy(hu, 0, feature, 0, hu.length);
System.arraycopy(zernike, 0, feature, hu.length, zernike.length);

1. 数据集准备

使用Weka自带的digits.arff和letter.arff数据集，可以直接加载和使用。

// 加载数据集
DataSource source = new DataSource("weka/data/digits.arff");
Instances data = source.getDataSet();
if (data.classIndex() == -1) {
    data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
}

1. 机器学习模型选择和训练

选择一个适合的机器学习模型，如朴素贝叶斯分类器，利用训练集对模型进行训练。

// 选择朴素贝叶斯分类器
NaiveBayes nb = new NaiveBayes();
// 训练模型
nb.buildClassifier(data);

1. 模型评估和优化

使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、精确率等性能指标。如果模型性能不理想，可以尝试调整模型参数、使用更多的特征和数据等方法进行优化。

1. 预测和输出

将预处理好的图像转换为特征向量，输入到训练好的模型中进行预测，得到数字或字母的分类结果，并输出到屏幕或文件中。

以上是一个简单的手写数字和字母识别程序的实现过程，具体实现中还需要注意一些细节和技巧，如数据集的划分、特征的选择和提取、模型的优化等。

实际例子

以下是一个基于Weka和OpenCV的手写数字和字母识别程序的实现示例：

图像预处理

使用OpenCV的Canny算法进行边缘检测，将图像转换为二值化图像，然后对图像进行形态学操作，去除噪点和孤立的像素，最后将图像转换为特征向量。

// 读取输入图像
Mat image = Imgcodecs.imread(inputImagePath);

// 图像处理，将图像转换为特征向量
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
Imgproc.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 0); // 高斯滤波
Imgproc.Canny(grayImage, grayImage, 50, 150); // 边缘检测
Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3)); // 形态学操作
Imgproc.morphologyEx(grayImage, grayImage, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernel); // 闭运算
MatOfByte byteMat = new MatOfByte();
Imgcodecs.imencode(".jpg", grayImage, byteMat); // 转换为字节数组
byte[] bytes = byteMat.toArray();

1. 特征提取

使用OpenCV的Hu矩算法和Zernike矩算法，提取图像的数值特征向量。

// 提取图像的数值特征向量
MatOfDouble huMoments = new MatOfDouble();
Moments moments = Imgproc.moments(grayImage, true);
Imgproc.HuMoments(moments, huMoments);
double[] hu = huMoments.toArray();
double[] zernike = ZernikeMoments.calculate(grayImage);
double[] feature = new double[hu.length + zernike.length];
System.arraycopy(hu, 0, feature, 0, hu.length);
System.arraycopy(zernike, 0, feature, hu.length, zernike.length);

1. 数据集准备

使用Weka自带的digits.arff和letter.arff数据集，可以直接加载和使用。

// 加载数据集
DataSource source = new DataSource("weka/data/digits.arff");
Instances data = source.getDataSet();
if (data.classIndex() == -1) {
    data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
}

1. 机器学习模型选择和训练

选择一个适合的机器学习模型，如朴素贝叶斯分类器，利用训练集对模型进行训练。

// 选择朴素贝叶斯分类器
NaiveBayes nb = new NaiveBayes();
// 训练模型
nb.buildClassifier(data);

1. 模型评估和优化

使用交叉验证方法对模型进行评估，计算模型的准确率和召回率等性能指标。可以尝试调整模型参数、使用更多的特征、增加样本数据等方式来优化模型。

// 使用交叉验证方法进行模型评估
Evaluation eval = new Evaluation(data);
eval.crossValidateModel(nb, data, 10, new Random(1));
// 输出模型性能指标
System.out.println("Accuracy: " + eval.pctCorrect() + "%");
System.out.println("Precision: " + eval.weightedPrecision());
System.out.println("Recall: " + eval.weightedRecall());
System.out.println("F-Measure: " + eval.weightedFMeasure());

1. 预测输出

使用训练好的模型对输入图像的特征向量进行预测，输出对应的数字和字母。

// 使用模型对输入图像进行预测
Instance inst = new DenseInstance(feature.length + 1);
inst.setDataset(data);
for (int i = 0; i < feature.length; i++) {
    inst.setValue(i, feature[i]);
}
double result = nb.classifyInstance(inst);
String output = data.classAttribute().value((int) result);
System.out.println("Input image is recognized as: " + output);

完整的代码例子

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfByte;
import org.opencv.core.MatOfDouble;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes;
import weka.core.DenseInstance;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class HandwritingRecognition {
    static {
        // 加载OpenCV库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 读取输入图像
        Mat image = Imgcodecs.imread("input.jpg");

        // 图像处理，将图像转换为特征向量
        Mat grayImage = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
        Imgproc.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 0); // 高斯滤波
        Imgproc.Canny(grayImage, grayImage, 50, 150); // 边缘检测
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3)); // 形态学操作
        Imgproc.morphologyEx(grayImage, grayImage, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernel); // 闭运算
        MatOfByte byteMat = new MatOfByte();
        Imgcodecs.imencode(".jpg", grayImage, byteMat); // 转换为字节数组
        byte[] bytes = byteMat.toArray();

        // 提取图像的数值特征向量
        MatOfDouble huMoments = new MatOfDouble();
        Moments moments = Imgproc.moments(grayImage, true);
        Imgproc.HuMoments(moments, huMoments);
        double[] hu = huMoments.toArray();
        double[] zernike = ZernikeMoments.calculate(grayImage);
        double[] feature = new double[hu.length + zernike.length];
        System.arraycopy(hu, 0, feature, 0, hu.length);
        System.arraycopy(zernike, 0, feature, hu.length, zernike.length);

        // 读取训练数据集
        DataSource source = new DataSource("training.arff");
        Instances data = source.getDataSet();
        data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);

        // 训练朴素贝叶斯分类器
        NaiveBayes nb = new NaiveBayes();
        nb.buildClassifier(data);

        // 使用交叉验证方法进行模型评估
        Evaluation eval = new Evaluation(data);
        eval.crossValidateModel(nb, data, 10, new Random(1));

        // 输出模型性能指标
        System.out.println("Accuracy: " + eval.pctCorrect() + "%");
        System.out.println("Precision: " + eval.weightedPrecision());
        System.out.println("Recall: " + eval.weightedRecall());
        System.out.println("F-Measure: " + eval.weightedFMeasure());

        // 使用模型对输入图像进行预测
        Instance inst = new DenseInstance(feature.length + 1);
        inst.setDataset(data);
        for (int i = 0; i < feature.length; i++) {
            inst.setValue(i, feature[i]);
        }
        double result = nb.classifyInstance(inst);
        String output = data.classAttribute().value((int) result);
        System.out.println("Input image is recognized as: " + output);
}

该程序将输入图像进行了处理，提取了图像的数值特征向量，然后使用该特征向量训练了一个朴素贝叶斯分类器，并使用交叉验证方法进行了模型评估。

最后，使用训练好的模型对输入图像进行了预测，并输出了预测结果。

需要注意的是，该程序仅为示例代码，实际使用中需要根据具体需求进行修改和优化。

提取图像的数值特征向量那部分代码我看不懂，逐行详细给我解释一下

基础知识补全

看了上面的一堆，我们有几个基础知识需要补一下。

opencv 是什么？详细介绍一下

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多计算机视觉和图像处理相关的功能。它最初是由英特尔公司发起，目的是为了推广电脑视觉在实际应用中的使用。现在已经成为计算机视觉领域最流行的开源库之一，被广泛应用于机器视觉、计算机视觉、深度学习等领域。

OpenCV的主要特点如下：

1. 开源免费：OpenCV基于BSD协议开源，允许免费使用和分发。

2. 跨平台：OpenCV支持Windows、Linux、Mac OS等多个操作系统，同时支持多种编程语言，如C++、Python、Java等。

3. 多样化的功能：OpenCV提供了许多计算机视觉和图像处理相关的功能，包括图像处理、图像分析、目标检测、跟踪、机器学习、人脸识别等领域。

4. 高效性能：OpenCV是C++编写的，拥有高效的计算性能，同时也支持CUDA加速。

5. 丰富的社区支持：OpenCV有一个庞大的社区，提供了丰富的文档、教程、代码示例、论坛等支持。

OpenCV可以用于许多应用场景，比如：

1. 机器视觉：OpenCV可以用于机器视觉领域中的许多任务，如目标检测、跟踪、人脸识别、行为分析等。

2. 计算机视觉：OpenCV可以用于计算机视觉中的各种任务，如图像处理、图像分割、特征提取、图像匹配等。

3. 深度学习：OpenCV可以和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）结合使用，提供图像预处理、数据增强、模型调试等功能。

总之，OpenCV是一个非常强大、灵活和易用的计算机视觉库，可以帮助开发者快速地实现各种图像处理和计算机视觉应用。

识别前为什么要转换为灰度图像？

在进行图像识别任务之前，通常需要将彩色图像转换为灰度图像。这是因为灰度图像只包含亮度信息，相对于彩色图像来说，具有更低的维度和更简单的结构。

这使得它更容易处理和分析，同时也可以节省计算资源和时间。

此外，将图像转换为灰度图像还有以下优点：

1. 去除颜色信息：图像的颜色信息不总是对于图像识别任务有用，有时甚至会影响模型的性能。将图像转换为灰度图像可以去除这些颜色信息，使得模型更容易学习和处理有用的特征。

2. 减少噪声：在某些情况下，彩色图像可能包含大量的噪声，这些噪声可能来自于图像采集过程中的光线、传感器、环境等因素。将图像转换为灰度图像可以减少这些噪声，使得模型更容易识别和区分图像中的有用信息。

3. 加快计算速度：灰度图像具有更低的维度和更简单的结构，这意味着在处理和分析时需要更少的计算资源和时间。这对于大规模图像识别任务尤其重要。

因此，在图像识别任务中，将彩色图像转换为灰度图像是一个常见且有用的预处理步骤。

图像识别中高斯滤波是啥？详细解释下

高斯滤波（Gaussian Filter）是一种常用的图像滤波器，它利用高斯函数对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声和细节，从而使得图像更易于处理和分析。

高斯滤波的基本原理是在图像中每个像素周围建立一个高斯函数权值模板，将这个模板应用于图像中的每个像素，用相邻像素的灰度值乘以对应权值之和来计算当前像素的灰度值，从而平滑图像并减少噪声。

具体来说，高斯滤波器将图像中每个像素的值替换为周围像素的加权平均值。

该加权平均值的权值是由高斯函数计算得出的，通常使用一个正态分布曲线来表示这个函数，其中离中心像素越远的像素拥有更小的权值，因此对于较远的像素，它们对于中心像素的贡献相对较小，而对于较近的像素，它们对于中心像素的贡献相对较大。

在图像处理中，高斯滤波通常被用于减少噪声、平滑图像以及模糊化图像。它在图像去噪、边缘检测和图像分割等领域都有着广泛的应用。

边缘检测是做什么的？

边缘检测是图像处理中的一项重要技术，它的主要作用是检测图像中物体边界的位置和形状，从而使得图像分析和处理更加准确和方便。

在图像中，物体的边界是物体和背景之间的变化区域，它通常由像素灰度值的剧烈变化引起，因此边缘检测的目标就是找到这些像素灰度值变化最为剧烈的位置。

这些位置往往是图像中的物体轮廓、纹理、形状等特征的表现。

边缘检测通常基于图像中像素灰度值的一阶或二阶导数来计算边缘位置，最常见的方法是使用Sobel、Canny、Laplacian等算子来计算图像中的边缘。

这些算子通过对像素灰度值进行微分和平滑处理来检测边缘，其中Sobel算子可以检测出水平和垂直方向的边缘，Canny算子可以产生精细的边缘检测结果，Laplacian算子可以检测出图像中所有的边缘。

边缘检测在计算机视觉、图像处理、图像分析和计算机图形学等领域都有着广泛的应用，如目标跟踪、物体识别、图像分割、三维重建等。

形态学操作有什么用?

形态学操作是图像处理中的一种基本操作，它主要基于数学形态学的理论，利用结构元素和一些形态学运算符对图像进行处理和分析。

形态学操作可以用来改变图像的形状、大小、灰度值等特征，常用于图像增强、去噪、分割等方面。

具体来说，形态学操作有以下几个主要应用：

1. 去噪：形态学操作可以用于去除图像中的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。常用的形态学去噪方法包括开运算、闭运算、顶帽变换和底帽变换等。

2. 图像增强：形态学操作可以增强图像的特征，如边缘、角点等。常用的形态学增强方法包括膨胀、腐蚀、梯度变换、顶帽变换和底帽变换等。

3. 形态学分割：形态学操作可以用于分离图像中相邻或重叠的物体，或将图像中的前景与背景分离。常用的形态学分割方法包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。

4. 物体识别：形态学操作可以用于检测和识别图像中的物体，如边缘检测、轮廓提取、骨架化等。常用的形态学物体识别方法包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、骨架化和连通区域分析等。

总之，形态学操作在图像处理中有着广泛的应用，可以用于改善图像质量、分析图像特征、提取图像信息等方面，是图像处理中不可缺少的一部分。

闭运算 有什么用？

闭运算是一种常用的形态学操作，它是先对图像进行膨胀，再对膨胀后的结果进行腐蚀，可以消除图像中的小孔洞和细小的物体，同时可以保持较大物体的形状和大小不变，因此常用于图像去噪、图像增强和图像分割等方面。

闭运算的作用主要有以下几个方面：

1. 去噪：闭运算可以去除图像中的小孔洞和细小的物体，如噪声点和小斑点等，从而减少图像的噪声干扰。

2. 增强边缘：闭运算可以平滑图像边缘，使其更加连续和清晰，从而增强图像的边缘特征。

3. 分割物体：闭运算可以将物体与背景分离，减少物体内部的空洞和细小的部分，从而实现图像的分割和提取。

4. 还原形态：闭运算可以还原物体的形态，消除物体中的孔洞和细小的物体，使其更接近于原始形状。

总之，闭运算是图像处理中常用的一种形态学操作，可以去除图像中的小噪点和空洞，同时保持物体的形状和大小不变，因此在图像处理和分析中有着广泛的应用。

调整实现思路

opencv maven 地址

下面是一个可以在 JDK8 下使用的 OpenCV Maven 配置：

<dependency>
    <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
    <artifactId>weka-stable</artifactId>
    <version>3.8.5</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openpnp</groupId>
    <artifactId>opencv</artifactId>
    <version>4.5.1-2</version>
</dependency>

例子

以下是使用 Java、OpenCV 和 Weka 进行手写字符识别的示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.DenseInstance;
import weka.core.Instances;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class HandwrittenCharacterRecognizer {
    private static final int IMG_WIDTH = 28;
    private static final int IMG_HEIGHT = 28;
    private static final String MODEL_PATH = "path/to/model.model";
    private static final String ATTRIBUTE_PATH = "path/to/attribute.arff";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载 OpenCV 库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 加载分类器和属性
        Classifier classifier = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read(MODEL_PATH);
        Instances attribute = new Instances(new BufferedReader(new FileReader(ATTRIBUTE_PATH)));

        // 加载要识别的图片
        Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);

        // 图像预处理
        Mat preprocessedImage = preprocessImage(image);

        // 提取特征
        double[] features = extractFeatures(preprocessedImage);

        // 创建一个实例
        DenseInstance instance = new DenseInstance(features.length);
        for (int i = 0; i < features.length; i++) {
            instance.setValue(attribute.attribute(i), features[i]);
        }
        instance.setDataset(attribute);

        // 进行分类
        double result = classifier.classifyInstance(instance);

        // 输出预测结果
        System.out.println("Predicted character: " + (char) (int) result);
    }

    private static Mat preprocessImage(Mat image) {
        // 图像二值化
        Imgproc.threshold(image, image, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV | Imgproc.THRESH_OTSU);

        // 图像归一化
        Mat normalizedImage = new Mat();
        Imgproc.resize(image, normalizedImage, new Size(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT));
        Core.normalize(normalizedImage, normalizedImage, 0, 255, Core.NORM_MINMAX);

        return normalizedImage;
    }

    private static double[] extractFeatures(Mat image) {
        List<Double> featuresList = new ArrayList<>();

        // 提取图像的像素值作为特征
        for (int y = 0; y < image.rows(); y++) {
            for (int x = 0; x < image.cols(); x++) {
                double[] pixel = image.get(y, x);
                featuresList.add(pixel[0]);
            }
        }

        // 转换成 double[] 数组
        double[] features = new double[featuresList.size()];
        for (int i = 0; i < features.length; i++) {
            features[i] = featuresList.get(i);
        }

        return features;
    }
}

这个程序使用了 OpenCV 库对图像进行预处理，然后使用 Weka 库进行分类。

预处理包括二值化和归一化，特征提取是将图像的像素值作为特征。

在分类之前，我们需要加载先前训练好的模型和属性，然后将特征转换为 Weka 的实例，并使用分类器进行分类。最后，输出预测结果，即识别出的字符。

请注意，这个示例仅仅是一个简单的演示，实际的手写字符识别应该涉及更复杂的图像预处理和特征提取技术，以及更复杂的分类器模型。此外，训练模型所需的大量数据也是一个挑战。

其中的 MODEL_PATH 和 ATTRIBUTE_PATH 对应的文件也提供下

由于没有提供数据集和模型，我们不能提供完整的模型和属性文件。但是，我们可以提供用于训练和测试手写数字识别模型的开源数据集，即 MNIST 数据集。

MNIST 数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。你可以使用 MNIST 数据集来训练和测试你的手写数字识别模型。

你可以在以下链接中找到 MNIST 数据集和使用 OpenCV 和 Weka 训练手写数字识别模型的示例代码：

• MNIST 数据集：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

• OpenCV 和 Weka 示例代码：https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics/tree/master/examples/java/mnist

如何根据 MINIT 数据集合，训练获取到对应的 model.model 和 attribute.arff 文件呢？

要根据 MNIST 数据集训练并获取对应的 model.model 和 attribute.arff 文件，你需要执行以下步骤：

下载和解压缩 MNIST 数据集：

你可以从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载 MNIST 数据集。解压缩后，你会得到四个文件：

train-images-idx3-ubyte: 包含 60,000 张训练图像的像素值； train-labels-idx1-ubyte: 包含 60,000 张训练图像的标签（即数字的真实值）； t10k-images-idx3-ubyte: 包含 10,000 张测试图像的像素值； t10k-labels-idx1-ubyte: 包含 10,000 张测试图像的标签。

你需要使用 Java 程序读取这些文件并将它们转换为 Weka 支持的 ARFF 文件格式。

具体来说，你需要将每个图像的像素值转换为 Weka 的特征向量，并将其与对应的标签一起写入 ARFF 文件。

使用 OpenCV 进行图像处理：

在将像素值转换为特征向量之前，你可能需要使用 OpenCV 对图像进行处理。例如，你可以使用 OpenCV 的 Canny 边缘检测算法来检测图像中的边缘，并将其转换为特征向量的一部分。

使用 Weka 进行特征提取和分类器训练： 使用 Weka 进行特征提取和分类器训练。你需要指定要使用的分类器类型和训练集的 ARFF 文件路径。在训练分类器之前，你可以使用 Weka Explorer 界面查看训练集的属性和统计信息，以了解数据集的性质。

保存模型和属性： 训练完成后，你可以将训练得到的分类器保存为一个 .model 文件，并将属性保存为一个 .arff 文件。你可以使用 Weka 的 Java API 来完成这些操作。

总之，要从 MNIST 数据集训练并获取对应的模型和属性文件，你需要使用 Java 和 Weka 进行图像处理、特征提取和分类器训练。具体实现步骤较为复杂，需要进行详细的代码编写和调试。

TODO…

小结

总体感受 V3.5 版本的错误比较多，基本不可用。

估计 4.0 会好很多。

参考资料

• weka 手写数字和字母的数据集文件
• 实现思路
  • weka+opencv 的例子
• 实际例子
  • 图像预处理
  • 完整的代码例子
  • 提取图像的数值特征向量那部分代码我看不懂，逐行详细给我解释一下
• 基础知识补全
  • opencv 是什么？详细介绍一下
  • 识别前为什么要转换为灰度图像？
  • 图像识别中高斯滤波是啥？详细解释下
  • 边缘检测是做什么的？
  • 形态学操作有什么用?
  • 闭运算 有什么用？
• 调整实现思路
  • opencv maven 地址
  • 例子
  • 其中的 MODEL_PATH 和 ATTRIBUTE_PATH 对应的文件也提供下
  • 如何根据 MINIT 数据集合，训练获取到对应的 model.model 和 attribute.arff 文件呢？
• 小结
• 参考资料