手写数字分类 源码

kaggle手写数字集项目,简洁易懂,清晰明了,非常适合新手

已经调试通过的手写数字识别的代码，由opencv工具完成

将mnist的数据集还原成图片形式，可以直观查看。 在使用TensorFlow或者keras中使用mnist时，并不能直观体验数据图片，这里做了一个图形还原

将mnist的数据集还原成图片形式，可以直观查看。 在使用TensorFlow或者keras中使用mnist时，并不能直观体验数据图片，这里做了一个图形还原

手写数字识别，里面的一篇论文对于特征识别编程很有帮助的！

手写数字训练集和测试集，方便使用。。。。。。。。。。

1、数字识别（利用模板匹配的方法）2、所需工具：VisualStudio、OpenCv3、代码注释十分详细4、包含手写数字0到9的图片，每个数字十张（图片大小一致）

手写数字识别，所使用的是PCA主成分分析算法，内部有多个测试图片和PDF说明。

手写数字库很容易建立，但是总会很浪费时间。Google实验室的CorinnaCortes和纽约大学柯朗研究所的YannLeCun建有一个手写数字数据库，训练库有60,000张手写数字图像，测试库有10

卷积神经网络+tensorflow+手写数字识别+正确率在99%以上。适合于CPU及GPU两种环境下，如果超出显存可以修改batch_size的大小，。程序里面有具体说明。