手写体数字识别第17页

基于BP神经网络的数字识别

.课题研究背景2图像预处理3模式识别4识别效果5总结课题研究背景近年来,人工神经网络技术取得了巨大的发展,它所具有的优势：固有的并行结构和并行处理、知识的分布存储、容错性、自适应性、模式识别能力,为手写体数字识别开辟了新的途径

m0_59817540·2023-01-10 16:50

基于BP神经网络的手写体数字识别matlab仿真实现

目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础文字、数字识别是一个典型的模式识别问题，也是模式识别中一个非常重要的应用领域。

fpga和matlab·2023-01-10 16:19

全连接神经网络实现MNIST手写数字识别

一开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年1月9日集成开发工具：jupyternotebook6.5.2集成开发环境：Python3.10.6第三方库：tensorflow-gpu、numpy、matplotlib.pyplot二三层神经网络实现2.1总览从网络结构上看，如下图所示，函数的嵌套表现为网络层的前后相连，每堆叠一个(非)线性环节，网络层数增加一层。我们把输入节点所在的层叫作输入层，每

嘟粥yyds·2023-01-10 16:46

一小时上手MindSpore

昇思MindSpore·2023-01-10 08:29

【Easy RL】手写数字识别

ps.这是paddlepaddle的一个学习项目所以可能会用到一些内置包。importpaddleprint(paddle.__version__)数据集：MNISThandwrittendigitdatabase,YannLeCun,CorinnaCortesandChrisBurges代码：importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transfo

33好好写代码·2023-01-10 02:01

L09_卷积神经网络之手写数字识别

卷积神经网络之手写数字识别0.导入包importtorchfromtorchvisionimporttransforms,datasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim1

槿年的槿年·2023-01-09 19:30

P1实现mnist手写数字识别

实现mnist手写数字识别本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客\n参考文章：[365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别](Pytorch实战|第P1周：实现mnist手写数字识别

计算机卷大饼·2023-01-09 16:40

基于FPGA的脱机手写体汉字识别系统

1设计摘要1.1项目背景汉字作为非字母化、非拼音化的文字，在当今高度信息化的社会里，如何快速高效地将汉字输入计算机，已成为影响人机交流信息效率的一个重要瓶颈。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种，其中人工键入速度慢且劳动强度大。自动识别输入分为语音识别和汉字识别两种，其中汉字识别是将汉字点阵图形转换成电信号，然后输入给数字信号处理器或计算机进行处理，依据一定的分类算法在汉字字符

junhai_zhang2012·2023-01-09 15:50

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第四章（含卷积神经网络实现手写数字识别）（详解）

1、卷积神经网络在图片识别上的应用（1）局部性：对一张照片而言，需要检测图片中的局部特征来决定图片的类别（2）相同性：可以用同样的模式去检测不同照片的相同特征，只不过这些特征处于图片中不同的位置，但是特征检测所做的操作是不变的（3）不变性：对于一张大图片，如果我们进行下采样，图片的性质基本保持不变2、全连接神经网络处理大尺寸图像的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其次参数过多效

ZDA2022·2023-01-09 13:38

基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现

基于MATLAB的手写体数字识别一、课题介绍手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。

yl624624·2023-01-09 11:33

LeNet-5源代码（详注）、mnist_data及论文

LeNet-5是论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition（IEEE-1998）提出的一种用于手写体字符识别的卷积神经网络模型。

避暑客·2023-01-09 10:51

用tensorflow搭建的lenet网络➕源代码

LeNet:《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》CNN的开山之作，也是手写体识别经典论文。

IT little white·2023-01-09 10:17

LeNet5—论文及源码阅读

该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作。

妙乌·2023-01-09 10:36

机器学习开发应用步骤的理解

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例（手写数字识别）1.数据采集和标记先采集数据，再将数据进行标记作用：尽可能多的采集的不同的数据

百分之七.·2023-01-09 10:03

人工智能导论实验——前馈神经网络

实验任务1）初级实验：①手写体图像识别实验；②FashionMnist图像分类实验；③汽车里程数预测实验。2）中级实验：①鸢尾花分类任务对比实验。

Recursi·2023-01-09 06:17

卷积神经网络-识别手写体数字

卷积有多少个卷积核就可以做多少次卷积，从而得到多少个特征图，然后拼成立方体池化操作->maxpooling再卷积这次的输入时上一次池化输出的特征值结果再池化Flatten()->把特征图拉平，形成一个一维的向量，再以全连接的方式拼接一个前馈网络logsoftmax层数据加载器的建立importtorchvision.datasetasdsetsimporttorchvision.transform

随便写写诶·2023-01-09 05:31

TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务

定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在TensorFlow1.x与TensorFlow2.x中使用单神经元完成MNIST手写数字识别的过程

Mr_Stutter·2023-01-08 15:40

基于MATLAB的手写体数字识别系统

基于MATLAB的手写体数字识别系统一、课题介绍手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段

m0_55395440·2023-01-08 06:58

使用opencv+python识别七段数码显示器的数字识别

#导入必要的包fromimutils.perspectiveimportfour_point_transformfromimutilsimportcontoursimportimutilsimportcv2#定义Python字典，代表0~9数字的七段数组DIGITS_LOOKUP={(1,1,1,0,1,1,1):0,(0,0,1,0,0,1,0):1,(1,0,1,1,1,0,1):2,(1,0

zzydsd5·2023-01-07 22:15

学习笔记 | Day1 图像分类 | 美食识别

Day1图像分类举例：猫狗分类、手写数字识别、花卉识别、ImageNet分类搭建神经网络模型：有助于对AI算法的理解。

大虎牙·2023-01-07 14:49

深度学习笔记-使用tensorflow实现数字识别

使用tensorflow实现数字识别1.由于数据集为灰度图，这里实现的仅是进行简单的扁平化处理2.实验所用数据集为tensorflow自带的数据集，只需有网即可自动下载3.完整代码以及注释importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportosimportnumpyasnpmnist

噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦·2023-01-07 10:34

tensorflow入门项目（一）：手写数字识别之DNN模型（超超超详解）

前言手写数字识别，为了学习的需要，所以记录的超级详细。一看就会，一看就懂。一开始下载数据可能会花费点时间。直接复制，即可运行。也可以跳过正文，直接复制代码，代码里包含了全部的讲解。

啊！我的小心脏·2023-01-07 10:04

使用tensorflow进行mnist数字识别【模型训练+预测+模型保存+模型恢复】

importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datafromPILimportImageimporttensorflowastfdefpredict():meta_path='ckpt/mnist.ckpt.meta'model_pat

坚持学习的Lele·2023-01-07 10:04

一次基于TensorFlow手写数字识别模型的训练

环境:tensorflow-estimator==2.7.0Python3.9.7jupyternotebookmnist数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.datasetsimportmnist(train_image,train_label),(test_image,test_labe

泥烟·2023-01-07 10:33

使用tensorflow2.3训练数字识别模型并量化为tflite后部署到openMV上

前言本文将介绍使用tensorflow2.3训练手写数字的模型并量化为TFlite后，将其部署到openMV或者openartmini上面运行，本文抛砖引玉，大家可以用自己的数据集训练其他分类模型并量化部署到机器上。一、环境介绍软件环境：tensorflow2.3版本openMVIDE硬件介绍：openMV4H7PLUS/或者openARTmini（训练好后的模型普通的H7非PLUS版本好像也可以

Martincq华康·2023-01-07 10:02

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

目录1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD（2）torch.optim.Adagrad：（3）torch.optim.RMSprop（4）torch.optim.Adadelta（5）torch.optim.Adam(A

ZDA2022·2023-01-07 09:35

手写数字识别

importpaddlefrompaddle.nnimportLinearimportpaddle.nn.functionalasFimportosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassMNIST(paddle.nn.Layer):def__init__(self):super(MNIST,self).__init__()#定义一层全连接层

illusion121·2023-01-07 07:09

MindSpore手写数字识别体验

文章目录1.环境准备2.安装minspore及其套件3.程序撰写4.总结今天带大家体验一下MindSpore这个AI框架来完成手写数字识别的任务1.环境准备使用Anaconda创建虚拟环境:condacreate-nmindsporepython

沧夜2021·2023-01-06 15:24

树莓派4学习记录（7）-实时MNIST手写数字识别

树莓派4学习记录（7）1.数据准备与模型训练1.1数据准备与框架选择1.2训练模型2.树莓派构建传输与识别框架3.移植模型到树莓派4.测试5.鸣谢与相关跳转1.数据准备与模型训练1.1数据准备与框架选择很明显今天实现的是针对手写数字集（MNIST）的实时识别，那么很明显：数据集为：标准MNIST数据集因为我树莓派上安装的是tensorflow框架，理所当然我这里依旧选用了Tensorflow作为我

he110w011d·2023-01-06 11:30

Yolo opencv刻度尺识别刻度读数识别水尺识别水位识别源码

刻度识别项目简介实现效果实现流程实现原理刻度尺的标定指针位置标定读数位置标定刻度线标定数字检测数字分割数字识别web部署附录简介好久不见了，我看了一下我最近的博客到现在已经3个月时间没更新了。

普通网友·2023-01-06 09:41

[计算机毕业设计]OpenCV的数字识别

前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是OpenCV的

HaiLang_IT·2023-01-06 09:39

图像数字识别、数字分割（OCR识别，毕业设计）

基本图像处理流程这是我在测试图像处理中使用的原始图像。它有一些眩光点，但是图像相当干净。让我们逐步完成获取此源图像的过程，并尝试将其分解为单个数字。影像准备在开始图像处理流程之前，我们决定先调整一些图像属性，然后再继续。这有点试验和错误，但注意到，当我们调整图像的曝光度时，可以获得更好的结果。下面是使用Python调整后的图像，相当于曝光（阿尔法）的图像cv::Mat::convertTo这是刚刚

阿利同学·2023-01-06 09:29

基于opencv的数字识别系统

一、目的想要实现的功能：帮助我们在泵中扫描燃油，并在应用程序中输入燃油信息。所需技术：①python程序对于拍摄的汽油泵的图像，尝试从中读取数字。——opencv实现。②先使用python对其进行原型设计，然后将代码转换成C++以在ios应用程序上运行。但是我不会部署在移动端，对第二个不做研究。目标：需要考虑两个问题：可以从图像中分离出数字吗？——用opencv图像阈值法来查找数字，进行裁剪轮廓可

平行世界里的我·2023-01-06 07:11

基于OPENCV的OCR身份证号识别技术

基于OPENCV的OCR身份证号识别技术前言：本篇博客主要介绍OCR数字识别，代码基于C++，会有详细的实现流程以及源码，还会提到部分OPENCV2和4的一些区别。

Lingyoha·2023-01-06 02:27

OCR识别图片的一些实例

最近在家休息，一哥们就让帮忙采集一些数据，因为有效的数据被图片化了，就需要一些简单的数字识别，然后决定用tesseract-ocr来实现。

peking2009·2023-01-06 02:57

python 卷积神经网络

实验二：卷积神经网络手写体识别数据准备使用MNIST数字图像训练卷积神经网络数据重塑和标签向量化建立基础卷积模型卷积模型是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，本例中卷积神经网络处理大小为（

金鳞本鲤·2023-01-05 23:09

python神经网络库_使用Python scikit-learn 库实现神经网络算法

Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例

weixin_39797393·2023-01-05 23:38

AttributeError: ‘Model‘ object has no attribute ‘predict_classes‘ 的解决方案

使用keras训练好了mnist数字识别模型后，准备拿来做预测。

小刘鸭！·2023-01-05 21:54

深度学习 python 脚本实现 keras mninst 数字识别预测端 code

importnumpyimportskimage.ioimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolution

weixin_30838921·2023-01-05 21:52

使用K-NN，多类感知器和SVM等分类器进行手写数字识别的比较研究

手写数字是日常生活中的常见部分。如今，机器学习方法正在以超过人类准确性的精度对手写数字进行分类。这些方法用于制造光学字符识别器（OCR），其中包括从纸张读取文本并将图像转换为计算机可以操纵的形式（例如，转换为ASCII码）。这项技术解决了许多问题，例如自动识别以下内容：邮政编码：邮政编码由一些数字组成，是字母中最重要的部分之一，可将其传递到正确的位置。许多年前，邮递员会手动读取邮政编码以进行邮递。

求offer滚滚来·2023-01-05 14:44

机器学习笔记-opencv2与opencv3手写体字母或者数字识别

参考：利用SVM(支持向量机)和MNIST库在OpenCV环境下实现手写数字0~9的识别opencv3随机决策森林——OpenCV类CvRTrees使用实例（数字识别）opencv2基于qt和opencv3

会思考的鱼·2023-01-05 14:11

Python深度学习项目—MINST书写数字识别（含全部源代码）

Python深度学习项目—MINST书写数字识别目录Python深度学习项目—MINST书写数字识别一、项目简介二、项目结构及环境三、网络结构介绍四、程序文件介绍五、使用介绍六、源代码获取一、项目简介1

贪婪的小白·2023-01-05 13:01

KNN算法的Python实现并用于手写数字识别

一、原理和算法K-近邻(k-NearestNeighbor，KNN)是分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。算法思路：1)算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离2)找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻3)做

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:03

朴素贝叶斯的Python实现并用于手写数字识别

原理与算法朴素贝叶斯分类器是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的简单概率分类器。朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。导入相关库importnumpyasnpimportscipy.ioassciofromscipyimportstatsfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.decompositionimp

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:53

手动实现卷积神经网络的前向传播和后向传播，基于MNIST数据集实现手写数字识别

这里手动实现了一个卷积神经网络进行MNIST手写字符识别，手动实现了神经网络的forward与backward过程。MNIST数据集共包含60000张图片，每张图片大小为28x28x1的灰度图。本项目中所用到的数据为存放在名为data的文件夹中的images_train.csv,images_test.csv,labels_train.csv,labels_test.csv。importnumpy

OAA.·2023-01-05 02:54

Pytorch LeNet 4_Cifar数据集训练验证

在PytorchLeNet2：手写体字符识别实现我们处理了Mnist只有一个通道了简单数据集，准确率达到了96%本章节，我们尝试使用LeNet训练负责的彩色数据，来看下LeNet对负责数据的处理Cifar

古风子·2023-01-04 23:44

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别代码如下#使用三层bp神经网络采用梯度下降法训练数字手写识别importscipy.ioassioimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_report

yingxin~·2023-01-04 18:20

数学之美读书笔记--摘抄

)…P(wi|wi-1)…“系列二——谈谈中文分词”“最少词数的分词理论”--》解决二义性--〉“计算出每种分词后句子出现的概率，并找出其中概率最大的”--》“中文分词的方法也被应用到英语处理，主要是手写体识别中

想成为小天才的小辣鸡·2023-01-04 14:07

resNet网络简单理解

1几种出名的DL骨干网络（1）LeNet5，1998卷积神经网络的开山之作，LeCun提出（DL三巨头图灵奖获得者之一，另两个：GeoffreyHinton、YoshuaBengio）当时用于解决手写数字识别的视觉任务

何小义的AI进阶路·2023-01-04 13:12

深度学习评价指标

Precision和召回率RecallF1score混淆矩阵ROC曲线与AUC图像分类评价指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别

Make Huang·2023-01-04 13:46

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