该课题为基于Matlab的手写数字识别系统。在一张图像上面手写了很多手写数字。利用鼠标进行框定你所要识别的数字区域。裁剪灰度化处理，二值化处理。提取数字特征。利用神经网络的方法进行识别。带有人际交互界面，需要在人际交互界面的基础上进行相应拓展。

纯手写卷积神经网络，未使用任何神经网络框架，使用numpy纯手写卷积神经网络，研究此代码可充分搞懂卷积神经网络原理，本人也是通过此代码亲自走过来的。代码简单。 适用人群：适用于有意愿彻底搞懂卷积神经网络底层原理的同学，适合做该领域研究的学者，较易上手。 阅读建议：对于想学习python的同学，可通过此小项目一边研习python代码语法，一边学习卷积神经网络算法，可以很快入门python,并掌握基础的卷积神经网络算法。

本资源实现了KNN算法应用手写数字识别案例，利用KNN算法的简单原理解决如何识别数字。本资源利用数字图片的二值化值作为特征，进行特征提取。通过训练集的二值化特征与测试集的二值化特征的欧式距离，通过排序，选取前K个中标签出现次数最多的为预测值。 本资源自带150个数据集进行训练、测试！

文档里面有百度云链接，都是纯图片，不是二进制文件。训练集和测试集都分好了

内含mnist数据集和训练代码和qt界面代码 可直接python运行，十分方便。 可参考博客介绍：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124832709 本代码基于python实现，深度学习训练mnsit数据集，pytorch的框架，也可以改成tensorflow进行训练。

手写汉字识别完整代码可运行，使用深度学习cnn网络结构，训练模型，并使用qt界面实现交互，能在界面上写汉字识别。 内含完整代码可运行。 主要是python代码，pytorch框架，也可以改成tensorflow，内有说明文档，可以根据文档进行安装环境和运行代码。 代码结构逻辑简单，依次运行01、02、03顺序代码即可运行。 博客说明：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124813220

CNN 手写识别神经网络

BP神经网络以及在手写数字分类中python代码的详细注释-附件资源

联机手写汉字识别的输入法，全以常人的习惯，把要输入的汉字写在一块叫 书写板的设备上(实际上是一种数字化仪，现在有的与屏幕结合起来，可以显示笔 迹)，这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中，由计算机软件自 动完成识别，并用机器内部的方式保存、显示。不需要记忆编码方案,不需要键盘 操作，使用轻松方便，特别适合于普通人使用，同时手写识别系统还可以用于手 机、个人数字助理（PDA）等信息输入。因此，对手写汉字识别系统的研制具有 广阔的市场前景，同时对加快我国信息化建设进程具有重要的现实意义。 作为一个完整而实用的系统，联机手写字符识别系统，除识别 GB2312 中全 部汉字字符外，还包括数字、大小写英文字符、标点符号、手势这些非汉字字符 集的识别。

通过最近邻域法（KNN）实现手写数字的识别，并且计算识别的准确率