opencv手写数字识别C++

检测效率还成

基于tensorflow的安卓手写数字识别源码及apk文件，使用前请阅读文件说明

手写数字识别是是神经网络学习最基础的一个实验，也是我入门深度学习的第一个实验，这个实验通过经典的minst数据集，对其中的训练数据和测试数据使用cnn网络进行学习和训练最终得到一个良好的准确率之后，把

基于手写体数字特征的识别系统,预先训练了19个模板,获取字体的特征与模板匹配(采用最短距离法),得出识别结果,准确率很高

使用libsvm 实现MNIST数据库手写数字识别，正确率98.14. 包含matlab程序，libsvm库，以及60000张训练数据10000张测试数据

神经网络实现手写数字识别，带数字图片,用MATLAB实现

可脱机工作，基于SVM和HOG的手写体数字识别。最后用MFC做的可操作界面。

手写数字识别系统。图像二值化处理-图像切割-智能化个人手写数字识别。python代码使用SVM,matlab使用CNN。

mnist手写数据集,学习深度学习,机器学习入门者必备的数据集,就跟学习编程语言的Hello,World一样。工具包包括数据集和已经实现的Python代码

关于利用深度学习识别手写数字集及并将识别错误的数据集提取出来,这个里面提供了详细的手写数字集识别代码。深度学习框架使用的tenssorflow2.0版本。如果有需要可以下载。