MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别课设，包括源代码和讲解ppt。代码讲解每行注释，上学期的课设汇报题目啦。

OPENCV KNN 手寫數字辨識 / 手写数字辨识 資料來源: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/77966888 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79243651 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79236458 opencv249_knn_digital_number01[從原圖產生KNN所需訓練圖檔]-彩色轉灰階cvtColor、圖片定位+切割copyTo、圖片存檔imwrite opencv249_knn_digital_number02[從訓練圖檔實現KNN手寫數字辨識]-把圖形資料從RGB變成32F的格式convertTo、把M*N的圖像變成一維數列reshape、KNN分類器CvKNearest

手写数字识别(对标大小符robomaster数据集)

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MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为 20x20 灰度图图片，包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中，训练样本 60000 ，测试样本 10000，数据为图片的像素点值，作者已经对数据集进行了压缩。

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具体介绍可以看我的博客： 算法笔记（22）MLP手写识别及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273

MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）

python AI 手写数据集 人工智能 图像识别，下载手写数据集后使用本代码，设置好路径可以将手写数据转换成图片集