基于matlab的Hopfield神经网络识别数字识别仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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！

bp神经网络在缺陷识别、数字识别、字母识别中的应用，这些文章内含MATLAB、C++代码，参考价值很大！

0 到 9 数字识别

% %图像形态学处理 SE=strel('arbitrary',[0 1 0;1 1 1;0 1 0]); imagen=imerode(imagen,SE); imagen=imdilate(imagen,SE); %imagen =~im2bw(imagen,threshold); %将图像二值化 %************************************************** % Remove all object containing fewer than 30 pixels imagen = bwareaopen(imagen,30); %排除小于30像素的连通区域 subplot(3,2,2); imshow(imagen); title('二值化结果');

包含完整的MATLAB程序，包括图像预处理，车牌定位，车牌识别，使用GUI界面人机交互很好。很多车牌照片，都是可以正确识别出来的。可靠，完整，下载后可以直接运行。

一个完整的数字识别项目 可以识别所有四位数字图片

基于OpenCV+MediaPipe的手势识别（数字、石头剪刀布等手势识别） 可识别左右手，共定义了15种手势，可以自行增加 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/123232435

tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0-alpha.20200328 tesseract v5.0.0 64位安裝包

基于底层的神经网络训练识别仪表上的数码管数字，先将图像预处理，之后训练，最后识别。