卷积神经网络+tensorflow+手写数字识别+正确率在99%以上。适合于CPU及GPU两种环境下,如果超出显存可以修改batch_size的大小,。程序里面有具体说明。
基于opencv-SVM算法实现手写数字识别,使用Qt做UI实现手写板,可以实时测试,资源包含源代码和可执行程序(release文件夹下的exe文件可以直接运行测试)
基于opencv-KNN最邻近算法实现手写数字识别,使用Qt做UI实现手写板,可以实时测试,资源包含源代码和可执行程序(release文件夹下的exe文件可以直接运行)
利用Keras进行手写数字识别的例子,采用了CNN,准确率在99%左右,需要安装Keras的相关库。结构比较清晰,不做过多说明,含model调用示例
手写数字识别系统:基于神经网络技术开发。采样,识别。学习。识别率相当高。
能够直接使用,使用vc++进行编程的手写数字识别系统,需要使用vc++打开才能使用
MNIST├── CNN-MNIST.ipynb└── MNIST_data ├── t10k-images-idx3-ubyte.gz ├── t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Python编程语言中的MNIST.ipynb文件,以及如何利用该文件实现手写数字识别,涵盖了MNIST数据集的读取、模型的训练和评估等方面。同时介绍了一些数字识别的相关概念和技术。读者可以通过本文学
安卓工作室(Android Studio)平台开发的手写数字识别小程序,可识别手写数字并输出结果。
TensorFlow手写数字识别
