2021数字手写体练字帖.pdf

基于python编写，包含手写体识别项目的代码和完整数据集，可直接运行

MNIST官网手写体数据集，可用于机器学习、模式识别算法，完整版本。

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成

MNIST手写体数据集.mat格式，深度学习测试

python入门数字手写体识别，用python编程实现基于tensorflow的数字手写体识别的识别部分，

1、共有10数据集，下载之后保存在磁盘中（最好放在你代码执行目录下，方便后期使用。）如新建一个文件夹D:*****\MNIST_data存放数据。 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes) 2、此数据集中， 训练样本：共5000个

手写体数字识别系统的源代码 对大家非常又帮助

基于matlab的知识库的手写体数字识别。首先，读入手写数字图片进行图像归一化处理，统一尺寸，默认为24X24图像块，并通过ostu算法进行二值化；其次，对二值化图像进行图像细等形态学操作，并按照算法要求特征提取；最后，载入模版矩阵进行比对，选用欧氏距离测度，得到识别结果。

印刷体汉字和手写体汉字识别的原理、分析、方法和实现等，是比较传统的方法