python实现基于SVM手写数字识别功能

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svm实现手写数字识别MATLAB GUI源码

│ 8.png│ checkpoint│ demo01_ce.py│ demo02_tfdemo.py│ demo03_mnist.py│ demo04_mnist_test.py│ mnist_mo

改程序简单易懂，非常适合刚接触机器学习的人。通过手写数字的录入，让机器可自行识别输入的数学并通过文本显示。结构清晰易懂，上手快。

主要为大家详细介绍了python tensorflow基于cnn实现手写数字识别,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中,正在提出一种新的多像元大小(MCS)方法,以利用定向梯度直方图(HOG)特征和基于支持向量机(SVM)的分类器对手写数字进

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

自己写的手写数字识别源码，识别效果还可以，基于Opencv3.1+VS2013，带有数字0-5的数据集，还有自己训练的特征文件，包含训练程序以及测试程序。

基于knn的手写数字识别，利用python实现，能够运行，测试集和训练集都有

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