数字识别第5页

C#使用OpenCVSharp进行OCR数字识别的实例演示与代码

C#使用OpenCVSharp进行OCR数字识别的实例演示与代码在本篇文章中，我们将介绍如何使用C#和OpenCVSharp库进行OCR数字识别。

代码艺术巧匠·2023-10-15 09:06

Java基于opencv实现图像数字识别(五)—腐蚀、膨胀处理

腐蚀：去除图像表面像素，将图像逐步缩小，以达到消去点状图像的效果；作用就是将图像边缘的毛刺剔除掉膨胀：将图像表面不断扩散以达到去除小孔的效果；作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉使用相同次数的腐蚀和膨胀，可以使目标表面更平滑；但也有场景限制，就是如果去噪不干净的话，会出现意想不到的结果，尽量别使用大概的效果，适合降噪比较干净的图腐蚀和膨胀//图像腐蚀/膨胀处理publicvoiderodeImg

奇迹迪·2023-10-14 23:38

20210329 LeNet-5数字识别 TensorFlow2.0 MINIST数据集

LeNet-5数字识别TensorFlow2.0LeNet-5由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成，每个卷积层使用尺寸为５×５（每个滤波器有１个通道）的滤波器，第一层中有６个滤波器，第二层中有１６

小尘只想脱贫·2023-10-13 10:57

【TensorFlow2.0】LeNet进行手写体数字识别

LeNet简介LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。卷积神经网络卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。下

佐倉·2023-10-13 09:20

H5关于Meta标签相关使用方法

//删除苹果默认的工具栏和菜单栏//设置苹果工具栏颜色//忽略页面中的数字识别为电话，忽略email识别//启用360浏览器的极速模式(webkit)//避免IE使用兼容模式//针对手持设备优化，主要是针对一些老的不识别

柒弟·2023-10-13 01:32

深度学习实战：用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者：秋无之地简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《深度学习简述》，相信大家对深度学习都有一个基本的认识。下面我讲一下：深度学习实战：用Keras搭建深度学习

秋无之地·2023-10-12 21:56

多任务学习

前言一般的机器学习模型都是针对单一的特定任务，比如手写体数字识别、物体检测等．不同任务的模型都是在各自的训练集上单独学习得到的．如果有两个任务比较相关，它们之间会存在一定的共享知识，这些知识对两个任务都会有所帮助

做程序员的第一天·2023-10-12 19:46

【手写数字识别】GPU训练版本

SVMAdaboostBagging完整代码Iimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportmatplotlib.pyplotasplt#超参数batch_size=64num

小手の冰凉·2023-10-11 17:46

机器学习基础-手写数字识别

手写数字识别，计算机视觉领域的HelloWorld利用MNIST数据集，55000训练集，5000验证集。

小蒋的技术栈记录·2023-10-11 12:56

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,建立一一个适合的模型对数据进行处理。在数据分析与挖掘中,我们通常需要根据一-些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要依赖于算法,--般,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。python数据分类实现过程数据分类主要处理现实生活中的分类问题,一般处理思路如下:1、首先明确需求并对数据进行观察2、其次,确定算法3、确定步骤4、编程实现常见分类算法：1

clover521·2023-10-10 05:46

数据分析实战---KNN手写数字识别

KNN手写数字识别实战大纲1.算法背景2.sklearn接口API3.手写数字识别实战算法背景KNN(K-NearestNeighbor):算法核心为：“近朱者赤，近墨者黑”。

一只躺在风口的�·2023-10-10 05:46

手写数字识别

文章目录方法思想及实现原理knn算法BP神经网络数据集描述实验结果knn算法结果BP算法结果方法思想及实现原理knn算法KNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。BP神经网络BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的

干炒牛河·2023-10-10 05:13

【机器学习】人工智能实验二：利用贝叶斯分类器实现手写数字识别

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI

Vivid-victory·2023-10-10 05:43

实验四手写数字识别的神经网络算法设计与实现

实验四手写数字识别的神经网络算法设计与实现一、实验目的通过学习BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。

mu_to·2023-10-10 05:12

运用逻辑回归进行手写数字识别（基于R语言）

理论基础手写数字识别的本质是把手写数字灰度图片的256个特征作为预测变量，利用这256个特征判断这张图片写的是什么数字，即把该图片归入0、1、2…9这总共十个类中。

fanshunxing·2023-10-10 05:10

深度学习案例分享 | 手写数字识别 - PyTorch 实现

今天我们来分享第二个深度学习案例：手写数字识别。

程序员学长·2023-10-10 05:10

【手写数字识别】数据挖掘实验二

算法思想和实现原理数据集描述实验运行环境描述不同方法对MNIST数据集分类识别结果分析(不同方法识别对比率表及结果分析)III、实验结果分析（30分）IV、代码实现（50分）V、小组分工及贡献比用PyTorch实现MNIST手写数字识别

小手の冰凉·2023-10-10 05:37

水表数字识别-AI方法

简介摄像头直读水表可以实现远程自动抄表的功能，传统识别方法大多采用模板匹配的相关改进算法，本文将介绍基于深度学习的AI水表数字识别方法。

Yeelearn·2023-10-09 23:46

神经网络之手写数字识别《深度学习入门基于Python的理论实现》第三章实践部分

layout:posttitle:深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第三章手写数字识别tags:[Machinelearning,Reading]第三章神经网络3.6手写数字识别上一个

Dirac811·2023-10-09 21:34

RK3568笔记二：部署手写数字识别模型

环境搭建参考RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建-CSDN博客一、介绍部署手写数字识别模型，使用手写数字识别（mnist）数据集训练了一个LENET的五层经典网络模型。

殷忆枫·2023-10-08 06:25

halcon 数字识别

文章目录素材交互选取区域阈值分割特征提取识别字符显示全部代码素材dev_get_window(WindowHandle)**读取图像read_image(Image,'C:/Users/Augustine/Desktop/1.png')**把图像转正，镜像方式mirror_image(Image,ImageMirror,'row')mirror_image(ImageMirror,ImageMir

吃个糖糖·2023-10-07 12:47

经典卷积神经网络发展历史大盘点

1.LeNetLeNet在1998年被提出，是进行写数字识别的网络。如图7-27所示，它有连续的卷积层和池化层(正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层),最后经全连接层输出结果。和“现在

weixin_44229976·2023-10-07 07:07

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

扩展手写数字识别应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例。

SoftwareTeacher·2023-10-06 20:49

使用Pyhon+Flux+Julia实现手写数字识别

使用MNIST数据集对0到9之间的数字进行手写数字识别是神经网络的一个典型入门教程。

woshicver·2023-10-06 18:59

计算机竞赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

Mr.D学长·2023-10-06 15:49

Ai项目十四：基于 LeNet5 的手写数字识别及训练

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍pytorch复现lenet5模型，并检测自己手写的数字图片。利用torch框架搭建模型相对比较简单，但是也会遇到很多问题，网上资料很多，搭建模型的方法大同小异，在我尝试了自己搭建搭建出来模型，无论是训练还是检测都会遇到很多的问题，像这种自己遇到的问题，请教别人也没有用。原本使用的是github上的一份代码来复现，环境搭建完成后，才发现要有GPU，而我

殷忆枫·2023-10-04 08:18

Lenet5经典论文解读

20021110085姓名：郑佳转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273247515（这是我个人的知乎文章）嵌牛导读】LeNet-5：是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络

Daniel_go·2023-10-02 10:30

精确度acc的计算

3层神经网络下手写数字识别importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefromdataset.mnistimportload_mnistfromcommon.functionsimportsigmoid

yalipf·2023-10-02 08:14

MNIST手写数字识别

MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，其包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图片的尺寸为28x28线性回归我们尝试通过线性回归模型识别手写数字，输入的图片是28x28像素，我们可以将其看为784个变量，即：y=a1x1+a2x2+...

Hufft·2023-10-01 11:25

纯干货-手把手优化神经网络—MNIST数字识别进阶

这一章我们把前两章介绍的优化方法应用在我们的训练模型V1上（参考机器学习实战—MNIST手写体数字识别），看看如何使用简单的单隐藏层全连接神经网络提高准确率。话不多说直接开干。

RunningSucks·2023-10-01 10:07

华为云云耀云服务器L实例评测｜在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用

目录本文概述作者介绍第一步、购买服务器并远程登录服务器第二步、配置环境并训练手写数字识别网络第三步、部署手写数字识别网络到云耀云服务器L实例第四步、启动本地客户端并进行手写数字识别本文概述华为云云耀云服务器

七七鸭灬·2023-09-30 06:13

yolov5的使用

weixin_38849487·2023-09-29 09:29

2018-06-26

手写数字识别卷积神经网络版参考代码：importnumpyfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolut

ZSCDumin·2023-09-26 23:25

Pytorch之LeNet-5图像分类

LeNet-5网络实现1.定义LeNet-5模型2.加载数据集3.训练模型4.测试模型三、实现图像分类前言LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题

风间琉璃•·2023-09-25 21:39

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

前期我们使用大量的篇幅介绍了手写数字识别与手写文字识别，当然那里主要使用的是CNN卷积神经网络，利用CNN卷积神经网络来训练文字识别的模型。

人工智能研究所·2023-09-25 19:32

python数字识别关键技术_1手写识别数字做出识别率判断

清华编程高手尹成带你用python大战机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。几十年来，研究发表的机器学习的方法种类很多，根据强调侧面的不同可以有多种分类方法。基于学习策略的分类

旋叶芦荟mkq·2023-09-24 21:13

【深度学习】LeNet网络架构

它是深度学习中第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，并且被认为是现代卷积神经网络的基础。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。

高朗·2023-09-23 03:09

机器学习练习——手写数字识别(PyTorch)

数据集：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/dataThedatafilestrain.csvandtest.csvcontaingray-scaleimagesofhand-drawndigits,fromzerothroughnine.Eachimageis28pixelsinheightand28pixelsinwidth,foratotalo

shadowam·2023-09-22 11:58

DenseNet手写数字识别练习Pytorch实现

伏公子今天看了DenseNet的论文，决定复现一下这个极为先进的网络。这个网络在某年的CVPR上获得了最佳论文，比ResNet还要好。具体原理不是本文想要讲得，本文主要是复现代码。DenseLayer层：这个是最基本的层，代码如下：classDenseLayer(torch.nn.Module):def__init__(self,input_features_num,grow_rate,bn_si

最幸伏的人·2023-09-22 11:28

MNIST手写数字识别总结(pytorch)

此博客并不是教程，只是一个练习总结代码汇总放在文末1.首先导入所需要的库importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpfromUt

不再彷惶·2023-09-22 11:58

PyTorch学习之线性回归练习+手写数字识别初体验

线性回归练习loss=(WX+b-y)^2defcompute_error_for_line_given_points(b,w,points):totalError=0foriinrange(0,len(points)):x=points[i,0]y=points[i,1]totalError+=(y-(w*x+b))**2returntotalError/float(len(points))de

糖公子没来过·2023-09-22 11:55

pytorch学习3（pytorch手写数字识别练习）

网络模型设置三层网络，一般最后一层激活函数不选择relu任务步骤手写数字识别任务共有四个步骤：1、数据加载--LoadData2、构建网络--BuildModel3、训练--Train4、测试--Test

dyh_chd·2023-09-22 11:24

基于GAN实现MNIST图片生成-----Pytorch版

GAN生成手写数字识别生成对抗网络介绍：生成对抗网络就是两个网络进行相互对抗，相互进行的过程。GAN的主要部分为生成器Generator和判别器Discriminator。

追梦少年ML·2023-09-20 07:05

Flask实现Web服务调用Python程序

Flask实现Web服务调用Python程序通过Web服务调用Python写的手写数字识别算法模型，得到手写数字识别结果。项目场景：项目需求：将客户端的请求经由Web服务器转发给Flask程序实例。

小白白程序员·2023-09-19 11:55

tensorflow实现MNIST手写数字识别演示

一、加载数据importtensorflowastf#导入tensorflow库mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#加载数据如果无法加载数据的话，如类似出现如下图所示问题，则可以根据下载地址，将mnist.npz文件下载到本地。然后通过以下代码加载本地数据文件importt

dusin·2023-09-17 09:51

FPGA车牌数字识别系统设计verilog实现（带上板录制视频）

本项目通过OV7725摄像头获取RGB565格式视频流输入FPGA，用移位IP核获得3*3像素阵列，然后对视频流进行高斯滤波处理后用Sobel进行边缘检测，计算图像亮度函数的灰度近似值产生对应的灰度矢量，用SDRAM对处理后得到的视频流进行储存，将实时处理的黑白边缘图像显示在VGA显示器上。同时利用超声波传感器HC-SR04实时检测车辆到停车场道闸的距离，当距离达到设计好的值时，存下图像边缘检测后

QQ_778132974·2023-09-17 07:26

LeNet-5

目录一、知识点二、代码三、查看卷积层的featuremap1.查看每层信息2.show_featureMap.py背景：LeNet-5是一个经典的CNN，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题

MyDreamingCode·2023-09-15 08:48

基于卷积神经网络的手写字体识别（详细笔记）

主要参考博客：1、基于卷积神经网络的手写数字识别（附数据集+完整代码+操作说明）2、用PyTorch实现MNIST手写数字识别（最新，非常详细）基于卷积神经网络的手写字体识别——目录1前言1.1实现效果

素履求知·2023-09-15 00:07

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

使用Softmax回归来实现手写数字识别，即给定一张手写数字，判断属于0--9中哪一个数字。

暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的ML框架接口，就试试了。详细的OpenCV文档：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introd

Photosource·2023-09-14 22:13

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