[Python从零到壹] 六十七.图像识别及经典案例篇之基于卷积神经网络的MNIST图像分类

七月太忙，还是写一篇吧！
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识，前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等，中期讲解图像处理的各种运算，包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等，后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

第一部分作者介绍了图像处理基础知识，第二部分介绍了图像运算和图像增强，接下来第三部分我们将详细讲解图像识别及图像处理经典案例，该部分属于高阶图像处理知识，能进一步加深我们的理解和实践能力。图像分类是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。上一篇文章主要讲解常见的图像分类算法，并介绍了Python环境下的贝叶斯图像分类算法和基于KNN算法的图像分类等案例。这篇文章将利用卷积神经网络实现MNIST（手写数字）图像分类，这也是经典的图像分类案例。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。