图像识别中的K-最近邻

我目前正在研究项目或指导/指导我的研究。我必须确定三种不同的叶子，并且每种都使用100个样本（300只是为了具体），我的教授要求我暗示K-Nearest Neighbor算法使用上传的100个样本对系统中上传的图像进行分类。数据库作为参考。 我已经为系统上传了样本和图像处理，但我仍然需要应用KNN算法对它们进行分类，任何建议或分步教程？ 是否需要研究编码算法，或者是否有现有的库可以在C＃语言的图像分类中轻松应用KNN？并且每个叶子种类有足够的100个图像样本？ 更多信息：来自martijin_himself的回复 是的，我说的是树叶。嗯，问题是，唯一要考虑的特征是树叶的形状。忽略其他功能，如颜色，大小等。我并不确切知道何时或如何提取这些“特征向量”，将它们放在何处以及如何将图像样本用作叶子的参考 关于系统的图像处理部分，图像经历二值化和斑点化的过程，使图像仅考虑其形状唯一的特征。因此，我在数据库中上传的所有样本都是如此。如果我缺乏答案所需的信息，我感到非常抱歉。请多多包涵。 提前致谢！ :)