数字识别第14页

【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

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

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

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

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

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

计算机视觉快速入门一 ——项目实战（信用卡数字识别）

计算机视觉快速入门一——项目实战（信用卡数字识别）使用pycharm运行，源代码运行时需要配置图片读取的绝对路径myutils.pyimportcv2defsort_contours(cnts,method

come_closer·2023-01-04 13:15

pyTorch入门（六）——实战Android Minist OpenCV手写数字识别（附源码地址）

微卡智享》本文长度为4239字，预计阅读12分钟前言前面几篇文章实现了pyTorch训练模型，然后在Windows平台用C++OpenCVDNN推理都实现了，这篇就来看看在Android端直接实现一个手写数字识别的功能

Vaccae·2023-01-04 13:42

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多分类问题（7）

utf-8-*-"""============================================时间：2021.8.17作者：手可摘星辰不去高声语文件名：09-Softmax.py功能：手写数字识别说明

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:10

Opencv调用tensorflow的mnist手写数字识别

Opencv调用tensorflow的mnist手写数字识别要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的

Hello AI！·2023-01-03 11:10

tensorflow实现MNIST手写数字识别

MNIST数据集是由0-9，10个手写数字组成。训练图像有60000张，测试图像有10000张。1、在tensorflow中可以使用python下载数据集，调用download.py。代码如下：fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",on

小罗卜·2023-01-03 11:01

深度学习第一周 tensorflow实现mnist手写数字识别

本文为参加K同学365深度学习训练营第一周文章目录一、前言二、电脑环境三、前期准备1、导入相关依赖项2、设置GPU(我下载的tensorflow-gpu默认使用GPU)3、加载数据集方法一、方法二、方法三、四、数据预处理五、搭建CNN网络六、开始训练七、绘制损失函数图像和准确度图像八、保存模型九、模型加载与测试一、前言MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，MNIST数据集来自美国国家标准与技术

降花绘·2023-01-03 11:27

图像分类网络结构（Backbone）---持续更新

一、LeNet1基本信息作者：YannLeCun，1998论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition应用：手写数字识别，LeNet-5代码链接

Kinguin_AI·2023-01-02 14:32

openCvSharp4手写体识别

0、实验思路（1）利用cv自带的图片digits.png，完成训练、手动切割出来的数字识别（本文完成）；（2）让上面的训练集合识别自己手写、经ps切割的单个数字图片；（3）识别自己写的一行数字。

健忘的松鼠·2023-01-01 18:33

一文读懂tensorflow: 基本概念和API

层模型超参数损失函数交叉熵函数激活函数梯度和自动微分优化器tensorflow2.x和tensorflow1.xtensorflow开发流程tensorflowAPI张量的定义和运算示例张量的初始化方式梯度计算模型的搭建示例：MINST手写数字识别神经网络定义图计算

北极象·2023-01-01 09:28

Pytorch1.0入门实战一：LeNet神经网络实现 MNIST手写数字识别

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow，各种sess.run()，头都绕晕了。自从接触pytorch以来，一直想写点什么。

weixin_30732487·2022-12-31 23:12

MNIST手写数字识别：分类应用入门（理论篇）

慕课：《深度学习应用开发-TensorFlow实践》章节：第七讲MNIST手写数字识别：分类应用入门TensorFlow版本为2.3目录MNIST手写数字识别数据集介绍及获取逻辑回归Sigmoid函数损失函数多元分类多分类问题中的标签数据与独热编码独热编码

T&King·2022-12-31 23:11

TensorFlow入门实战｜第1周：实现mnist手写数字识别

我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.归一化4.可视化图片5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST手写数字数据集介绍2.神经网络程序说明3.网络结构说明一、前期工作1.设置GPU（

K同学啊·2022-12-31 23:11

【图像算法】pytesseract简单实现图片数字识别

【前置目的】识别视频中是否包含目标元素；抽象自动化，就是处理一段含有时间戳的视频；再核心就是对视频进行图片裁减，识别出图片中的数字，做数学计算延时。【学习地址】环境：mac、python3、pytesseract库关键语句：pytesseract.image_to_string基本语言库，可支持汉子和数字的识别后续就是OCR流程机器学习图像预处理：去噪、灰度化、图像增强等文本检测：滑动窗口算法遍历

darlingmz·2022-12-31 16:02

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