基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

基于TensorFlow的手写体数字识别代码和数据集

研究的是手写字符的识别系统，首先介绍了现阶段光学识别技术（ORC）的发展情况，并对其在发展过程中存在的各种难题进行了分析和总结。然后对神经网络的国内外研究现状和主要特点进行详细的分析说明，并对神经网络模型进行了简要的介绍。在建立字符识别系统过程中首先需要制作手写字符的图片作为字符识别系统的输入信息，运用MATLAB作为系统实验的处理工具，建立基本函数。对字符图片进行归一化处理获取字符图片的数字的特征值，运用BP神经网络对输入的各个手写字符的特征值采进行训练，通过训练后的神经网络系统后对各手写字符图片进行识别。在实验环节采用 MATLAB 的读取手写的字符图像信息，由于提取的图像信息没有经过归一化处理所以无法获取其字符图像的特征信息。通过采用自定义的归一化算法对读取的字符图像归一化的预处理提取数字特征。将提取的数字特征信息作为神经网络的输入，对神经网络进行训练获取神经网络的输出结果。

使用CNN完成MNIST手写体识别(pytorch).py

matlab手写体识别代码光学手写字符识别 该程序使用 Matlab 的计算机视觉工具箱将手写图片转换为可打印的文本。 “emnist-letters.mat”文件是用于训练神经网络的数据集。 运行代码： 确保文字的图片，以及以下MATLAB文件在同一个文件夹中：MultiLineSegment.m、myNNfun.m、NNreturnLetter.m、ReturnLetter3.m、OneLineSegment.m。 如果图片有多行，请运行 MultiLineSegment.m 文件。 如果图片只有一行，可以运行 MultiLineSegment.m 或 OneLineSegment.m。 对于 2 和 3，确保图片名称在代码的 imread('') 部分。 这应该是运行文件所需的全部内容。

手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。 手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。

该代码是采用Python语言完成，调用OpenCV库，使用PyCharm软件编写完成，调用PC端摄像头识别纸上的手写体数字。

摘要：通过对手写体数字识别技术的研究，本文建立了一个脱机手写体数字识别系统，对手写体数字的识别提出了一些新的思路，并对识别过程中所采用的关键算法进行了阐述。本文提出了二次毛刺去除法对手写体数字图像进行预处理，采用骨架搜索法来提取字符的孔洞特征，使用模板匹配加骨架搜索的方法来确定不同方位的端点，利用模板匹配法来提取字符的横线及竖线特征，采用特征匹配法对字符进行识别。实验证明，本文所建立的基于形体特征的手写体数字识别系统能较全面地反映手写体数字各方面的特征，总的识别率达到95.5%，有着较好的识别性能和十分广泛的应用前景。 　　1、引言 　　随着计算机硬件速度的快速提高及价格的不断下降，计算机

在VsCode中利用TensorFlow.js实现手写体数字识别，可在前端利用鼠标写一个数字，立马识别出来。

在VsCode中利用TensorFlow.js实现手写体数字识别，手写字数字由用户在前端页面书写，模型可以立即对书写的数字进行预测。