（该案例将利用cv2，aip等模块，详细的安装以及使用的方法将在后文进行简单的介绍。）
通俗的含义：近朱者赤，近墨者黑
核心的思想：如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
应用举例：通过AI识别手写的数字（文字的识别也是类似的）：
1、通过拍照得到手写内容；
2、识别图片后与原来已经录入的图形形状进行对比；
3、与哪一个数字的图形的形状最接近，则返回那个数字。
优点：
1、理论比较成熟;
2、容易理解， 简单而好用.
缺点：
1、可能会存在一定的错误;
2、计算复杂性较高，空间复杂性较高;
3、存在样本的不平衡问题.
百度公司开发的人工智能开放平台，目前已经在各方面有所突破，并且有较为广泛的应用。
具体的链接如下所示：（百度AI 开放平台的链接）
https://ai.baidu.com/
需要输入你自己的设备的appid， apikey， secretkey。
（此处定义函数是为了使功能的实现分成不同的区域块，从而便于理解，当然不定义函数也是可以实现相应的功能的。）
总之，该程序实现了调用百度人工智能平台中的文字识别功能，来进行识别手写或机器打印的文字（英语，汉语都可以哦），具体思路在这里进行一下总结：
1、首先拍摄照片；
2、构造请求头向百度AI平台中的设备发送请求以及请求的内容（图片）；
3、获取得到请求的结果；
4、显示请求得到的结果。
另外，百度AI平台实际上采用的是机器的深度学习算法，这种算法由于KNN算法，精确度更高，识别结果更可信。
在上述的基础之上，可以将代码进行一定的优化与改良，具体的改良版本如下所示，这就简洁了不少（此处不再写注释，具体的改良方法可以自己总结来实现）：
（这里的改良代码仅供参考啦~~）