python基于opencv识别手写数字 / 张生荣

Python Opencv使用ann神经网络识别手写数字功能

opencv中也提供了一种类似于Keras的神经网络,即为ann,这种神经网络的使用方法与Keras的很接近.关于mnist数据的解析,读者可以自己从网上下载相应压缩文件,用python自己编写解析代 ...

手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法,并编程实现GUI界面,构建手写数字识别系统.这是本人的本科毕业论文课题,当然,这个也是机器学习的基本问题 ...

目录前言使用 SVM 进行手写数字识别参数 C 和 γ 对识别手写数字精确度的影响完整代码前言支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是一种监督学习技术,它 ...

目录基础理论一.训练CNN卷积神经网络 1.载入数据 2.改变数据维度 3.归一化 4.独热编码 5.搭建CNN卷积神经网络 5-1.第一层:第一个卷积层 5-2.第二层:第二个卷积层 5-3.扁 ...

一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.exam ...

写在前面在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别-大纲中,我们已经讲过了我们想要写的全部思路,所以我们不再说全部的思路. 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下,和大纲写的过程一样,这一段代码 ...

写在前面其实我之前写过一个简单的识别手写数字的程序,但是因为逻辑比较简单,而且要求比较严苛,是在50x50大小像素的白底图上手写黑色数字,并且给的训练材料也不够多,导致准确率只能五五开.所以这一次准 ...

写在前面这一段的内容可以说是最难的一部分之一了,因为是识别图像,所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难,所以我尽量会讲得清楚一点. 而且因为在编写的过程中,把前面的一些逻辑也修改了一些,将其变得更 ...

写在前面上一篇文章Python实现识别手写数字-图像的处理中我们讲了图片的处理,将图片经过剪裁,拉伸等操作以后将每一个图片变成了1x10000大小的向量.但是如果只是这样的话,我们每一次运行的时候都 ...

本文实例为大家分享了python使用KNN算法识别手写数字的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- #pip install numpy import os ...

本文实例讲述了Python tensorflow实现mnist手写数字识别.分享给大家供大家参考,具体如下: 非卷积实现 import tensorflow as tf from tensorflow ...

写在之前首先是写在之前的一些建议: 首先是关于这本书,我真的认为他是将神经网络里非常棒的一本书,但你也需要注意,如果你真的想自己动手去实现,那么你一定需要有一定的python基础,并且还需要有一些p ...

目录数据集介绍 1.数据预处理 2.网络搭建 3.网络配置关于优化器关于损失函数关于指标 4.网络训练与测试 5.绘制loss和accuracy随着epochs的变化图 6.完整代码数据集介 ...

首先,本篇文章用到的方法是模板匹配,而不是基于神经网络的,还请各位注意了!(模板匹配还请自行了解,站上有很多介绍)我刚开始做实验的时候只有一点c++基础,对于文件和opencv我一点都不了解,所以导致 ...

目录前言手写数字数据集 MNIST 介绍基准模型--利用 KNN 算法识别手写数字改进模型1--参数 K 对识别手写数字精确度的影响改进模型2--训练数据量对识别手写数字精确度的影响改进模 ...

基于MNIST数据集的逻辑回归模型做十分类任务没有隐含层的Softmax Regression只能直接从图像的像素点推断是哪个数字,而没有特征抽象的过程.多层神经网络依靠隐含层,则可以组合出高阶特征 ...

在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系. 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简 ...

本文实例为大家分享了python实现手写数字识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import numpy import scipy.special #import matplotlib.pypl ...

tensorflow作为google开源的项目,现在赶超了caffe,好像成为最受欢迎的深度学习框架.确实在编写的时候更能感受到代码的真实存在,这点和caffe不同,caffe通过编写配置文件进行网络 ...

大家好啊!这次的文章是上一个文章的后续,与上一次不同的是,这一次对数字识别采用的是贝叶斯(Bayes)分类器.贝叶斯在概率论与数理统计这门课讲过,下面我们简单了解一下: 首先,贝叶斯公式是具体的解释 ...