数字手写体识别数据库,可作为数据挖掘,机器学习过程中的数据集
读取手写数字0~9的图像,按照模板匹配方式完成手写数字的识别。环境:opencv3.4.4 + vs2015
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。
基于概率神经网络的手写体数字识别
简单手写体数字识别系统关于vb网络的编程基础知识winsock控件的使用,简单的聊天程序,局域网的网络编程
基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别,包括手写体数据集、模型训练和测试代码、训练好的模型,可以直接识别自己制作预处理后的手写体数字。
基于概率神经网络的手写体数字识别,用MATLAB实现,代码详细
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。
采用BP神经网络、原始极限学习机、正则极限学习机和傅里叶变换优化极限学习机算法分别进行手写体数字字符识别仿真实验,通过MINIST数据库中#10000个手写体数字样本训练神经网络数据传输过程
mnist手写体代码keras_cnn实现, 改下数据集路径,可以直接运行,需要安装keras,opencv等