计算机视觉识别数字通常涉及以下步骤：
图像预处理
灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。
二值化：将灰度图像转换为二值图像，使数字字符与背景分离。
去噪：消除图像中的噪声，提高数字识别的准确性。
图像增强：通过直方图均衡化、对比度增强等方法改善图像质量。
特征提取
边缘检测：使用Sobel算子、Canny边缘检测等方法提取图像中的边缘信息。
轮廓提取：通过边缘检测得到的边缘信息，提取图像中的轮廓。
形态学操作：如膨胀、腐蚀等，有助于去除小的干扰和突出主要特征。
特征分类
传统机器学习方法：如KNN（K近邻算法）、SVM（支持向量机）等，通过训练数据集对特征进行分类。
深度学习：如卷积神经网络（CNN），通过多层卷积、池化、全连接等层结构自动提取特征并进行分类。
识别结果输出
分类结果：根据分类器输出的结果，确定图像中的数字字符。
后处理：如数字连接、格式化输出等，以符合实际需求。
示例代码
```python
import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
加载数据集
这里假设我们有一个手写数字的数据集，例如MNIST
X, y = make_classification（n_samples=1000, n_features=28*28, n_informative=28*28, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, n_classes=10）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）
将数据集转换为OpenCV可以处理的格式
X_train_cv = X_train.reshape（-1, 28, 28, 1）.astype（np.float32） / 255
X_test_cv = X_test.reshape（-1, 28, 28, 1）.astype（np.float32） / 255
创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier（n_neighbors=3）
训练模型
knn.fit（X_train_cv, y_train）
预测
y_pred = knn.predict（X_test_cv）
计算准确率
accuracy = accuracy_score（y_test, y_pred）
print（f'Accuracy: {accuracy}'）
```
建议
数据集选择：选择合适的数据集是提高识别准确率的关键。MNIST是一个常用的手写数字数据集，适合用于训练和测试。
预处理：根据具体应用场景，选择合适的预处理方法，如去噪、二值化等。
特征提取：可以尝试不同的特征提取方法，如边缘检测、轮廓提取等，以找到最适合当前任务的方法。
模型选择：根据数据集的特点选择合适的机器学习或深度学习模型，如KNN、SVM、CNN等。
调参：对模型进行调参，如选择合适的k值、学习率等，以提高识别准确率。