手写体数字识别中图像预处理的研究

MNIST数据集本身的数据集是很难直接处理的，这是一份已经转换好的图片形式数据集（25*25*1图片版本），已经分好类，一共10000张数据。

应用BP神经网络进行手写体字母数字识别。中国知网下载的。

手写体数字识别、nn算法、svm算法matlab实现

图像预处理包括图像的灰度化、二值化、反色处理、图形锐化、 数字分割、归一化等主要任务。特征提取为使用不同的特征提取方法,对于预处 理过的图像,进行数字特征提取

压缩包中包含4个文件，分别为mnist的train和test文件，其中两个文件是全集，例外两个是包含100条数据，用于前期测试神经网络使用。对应的代码在也可以在本人上传的其他资源中找到。

毕业都好几个月了，这个是我本科毕业的毕业论文。当初这个毕业设计被评分为91分.拿来卖应该问题不大，但是我想自己也不缺那几个钱，还不如给那些喜欢搞图像识别方面的同志共享一下。（注意：请勿用本论文，作为商

数字识别中的图像预处理阶段的全部代码(注释齐全)，包括以下过程： (1) 将彩色图像转换为灰度图，其中有三种方法：最大值法、平均值法和各比例法; (2) 将灰度图转换为黑白图：利用阈值转换算法; (3

使用pytorch从模型训练到模型调用，再通过libtorch转成C++调用，全流程实现MNIST手写体数字识别

基于奇异值分解的手写体识别,仅用于学习交流,请勿用于商业用途和其他用途。如需用于非学习交流用途,请先私信联系我。

Hinton的CapsuleNet的MATLAB实现，求解mnist手写数字识别 问题