基于python的手写数字识别（KNN算法）-附件资源

可以运行的MATLAB代码！BP神经网络手写数字识别，输入5000张图片读取，转化成数据（像素值），28*28*5000，即784*5000，输出二值化，P（784*5000），T（10*5000），输入层784个，输出层10个；数据集P+T（794*5000）。内含5000图片JPG（28*28）数据集 加 一篇理解论文！

该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

手写数字识别，采用C语言编写，可以识别数字，准确率较高。

使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras） 要求 TensorFlow（Keras） 的Python 3.5 + Numpy（+ MKL适用于Windows） PIL（枕头） Opencv的 tkinter（python GUI） 关于项目 使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py） 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab

机器学习入门：手写数字识别，声呐分类，垃圾短信识别，鸢尾花分类 机器学习入门：手写数字识别，声呐分类，垃圾短信识别，鸢尾花分类 本系列代码是大多数初学者刚刚接触机器学习时会运行的代码，这些代码结构简单，原理清晰，易于实现。 项目均由jupyter notebook编写，适合分步骤运行，帮助理解每一步的功能。

实验报告——SVM手写数字识别实现

卷积神经网络实现手写数字识别代码 保真，配有实验方案说明

1 绪论 2 1.1 字符识别概述 2 1.2 数字识别研究的目的及意义 2 1.3 手写数字识别的典型应用 3 1.4 国内外研究现状 4 1.5 手写体数字识别系统概述 5 1.6 本文内容安排 6 2 手写体数字识别中预处理技术 7 2.1 图像灰度化 7 2.2 图像二值化 8 2.3 图像反色 9 2.4 图像去噪声 10 2.5 数字分割 11 2.5 数字归一化 11 2.5 数字细化 13 3 手写体数字识别中特征值提取技术 16 3.1 特征提取概述 16 3.2 手写体字符特征提取方法概述 18 3.3 手写体数字识别中的结构特征提取 19 3.4 手写体数字识别中的统计特征提取 20 4 人工神经网络分类器 21 4.1 人工神经网络概述 21 4.2 BP神经网络概述 21 4.3 本文的神经网络结构设计 21 5 系统实现与结果分析 24 5.1 系统实现 24 5.1.1 系统实现环境 24 5.1.2 系统处理流程图及主要工作 25 5.1.3 系统界面 26 5.2 结果分析 26 6 结束语

。代码是用matlab编写，调用matlab自带的神经网络算法实现。 含论文，按大纲修改。