使用opencv扩展模块进行机器学习SVM进行手写数字分类

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。

对Python神经网络编程中的demo进行练习，简单的三层神经网络，是Python神经网络编程学习入门的很好的体验。

matlab手写汉字，字符，数字，字母识别，神经网络bp

matlab分时代码概述 神经网络：数字识别是一系列MATLAB脚本，使用逻辑回归和神经网络对手写数字进行分类。 该项目分为两个部分。 每个部分的目标是正确分类手写阿拉伯数字（从0到9）。 第1部分比较了使用逻辑回归完成此任务与使用具有给定预先学习参数的神经网络的完成情况。 第2部分使用神经网络完成该任务，该神经网络通过错误的反向传播来“学习”参数。 此仓库中有对应于每个部分的文件夹。 此项目已完成在Coursera上提供的斯坦福大学课程。 技术要求 要运行此软件，您需要Octave或MATLAB。 MATLAB是专有的，Octave是开源的，并且大多数情况下都与MATLAB兼容。 两者都是为复杂的数值计算而设计的。 您可以下载Octave。 但是，我使用MATLAB编写了该项目，因此我不确定要使该项目在Octave中运行需要进行多少更改。 使用神经网络：数字识别 要使用此软件，您应该： 将此存储库中的所有文件下载到计算机上的同一目录中。 在Octave / MATLAB中运行以下程序之一： “ ex3.m”-位于“转发”文件夹中，该程序仅使用逻辑回归对手写数字进行分类。 “ ex3_

实验报告——SVM手写数字识别实现

本资源与本人CSDN文章《全站最详细的Python numpy 搭建全连接神经网络模型教程（理论计算+代码实现）（不止能预测手写数字数据，准确率93.21%）》相配套。里面包含6万条原始手写数据、本人编写的全连接神经网络模型程序，以及一个训练好的准确率为93.21%的全连接神经网络模型。程序的调用建议参考文章的说明。