c++ opencv 数字识别.识别率不高，也是别人的代码，稍稍整理了一下

详细介绍了如何利用opencv3，达到有效快速的数字分割。

opencv中图像中数字识别，也变成了识别中的一个重要问题，我上传于大家分享

python opencv实现信用卡的数字识别，示例代码介绍的非常详细，对学习或者工作都有帮助，内容完整，代码可直接运行，包含图片

基于Opencv的简单数字识别，适用于初学者入门，有助于开拓初学者的思维，帮助其更好地入门，代码详细，有很多注释，简单易懂！

opencv中使用模板识别数字，数字图像的分割，左右上下的分割，思路值得研究，

1.1：图像加载、显示 利用图像库的功能，实现从文件加载图像，并在窗口中进行显示的功能；利用常见的图像文件格式（.jpg; .png; .bmp; .gif）进行测试； 1.2：图像合成 现有一张4通道透明图像a.png: 从其中提取出alpha通道并显示; 用alpha混合，为a.png替换一张新的背景（背景图自选）; 2.1：图像缩放 实现一个图像缩放函数，可以对输入图像进行任意倍数的缩放； 采用双线性插值进行重采样； X,Y方向的缩放倍数参函数参数的形式传入； 可以只考虑输入图像为3通道，8位深度的情况； 不能调用图像处理库的缩放函数来完成； 2.2：图像变形 记[x’, y’]=f([x, y])为像素坐标的一个映射，实现f所表示的图像形变。f的逆映射为： 其中， 都是中心归一化坐标，请先进行转换； 3.1：高斯滤波 实现图像的高斯滤波： 通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度； 滤波窗口大小取为[6*sigma-1]/2*2+1，[.]表示取整； 利用二维高斯函数的行列可分离性进行加速； 先对每行进行一维高斯滤波，再对结果的每列进行同样的一维高斯滤波； 3.2 快速均值滤波 实现图像的均值滤波 滤波窗口大小通过参数来指定： 采用积分图进行加速，实现与滤波窗口大小无关的效率；

自己写的手写数字识别源码，识别效果还可以，使用Qt做了一个简单的界面，基于Opencv3.1+Qt5.7+VS2013，带有数字0-5的数据集，还有自己训练的特征文件，包含训练程序以及测试程序。

opencv数字识别.rar

OpenCV+SVM手写数字识别的数据集0~9，每个500张，共5000张。 OpenCV目录下D:\ProgramFile2\opencv\sources\samples\data\digits.png切分成5000张单个手写数字，数字包括0~9