OpenCV+SVM手写数字识别的数据集0~9，每个500张，共5000张。

主要介绍了opencv python 基于KNN的手写体识别的实例,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

文章首发于 个人博客 引言 k 近邻法(k-nearest-neighbor, KNN)是一种基本的分类和回归方法。现在只讨论其分类方面的应用,它不具备明显的学习过程,实际上是利用已知的训练数据集对输

是我的毕业设计 基于python SVM实现对手写数字的识别 代码完整 注解详细,适合新手学习参考。有可视化的手写框 下载后如果需要帮助,可以联系我。

手写数字识别的模板匹配法

mnist手写数字识别的代码实例内容精简适合初学者

人脸识别的英文名称是HumanFaceRecognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。

该数据集内容为手写数字图片,用于自然语言处理>03.KNN算法介绍中的案例数据,为KNN近邻算法手写数字识别训练集和测试集数据,该数据集仅供参考

mnist手写数字数据集，可作为各种机器学习算法的训练样本，四个包分别为训练样本，训练样本标签，测试样本，测试样本标签。至于如何读取网上可以搜到相关代码，这里就不再提供。

手写数字MNIST数据集，包含mnist_train.csv和mnist_test.csv两个训练集和测试集

用于练习手写数字实验案例。一般机器学习框架都使用MNIST作为入门。就像"Hello World"对于任何一门编程语言一样，要想入门机器学习，就先要掌握MNIST