Python自定义数字识别 您可以使用此python脚本在自己的数字上应用一个简单的OCR。 我已经使用OpenCV预处理图像并从图片中提取数字。 使用K最近邻居（或SVM）作为模型-我使用自己的手写数据集对其进行了训练。 我还了免费MNIST数据集，因此您可以尝试不同的数据集如何使用不同的笔迹进行实验。 分析 我尝试仅使用提取的像素作为数据来训练和预测数字，但是即使在流行的分类算法（例如SVM，KNN和Neural Netoworks）上，准确性也太低。 尝试一些自定义阈值后，确实提高了精度。 仅将像素值转换为黑白图像后，我可以达到的最佳精度接近55-60％。 在搜索并阅读了有关从OCR图像中提取特征的信息之后，我偶然发现了 （梯度直方图）。 基本上，它尝试通过捕获有关梯度的信息来捕获区域中结构的形状。 图像梯度只是图像中像素之间的强度变化。 它通过将图像划分为较小的（通常为8x8像

手写数字识别器 使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类。 该代码是matlab脚本。 所有文件都是带有注释的自我解释。 以下分类器用于分类： 决策树 具有两个隐藏层的神经网络，每个包含10个神经元 K个最近的邻居用于分类：比较值如何基于因子“ k”变化，结果在图中可用 决策树集合：比较了精度随着基本分类器数量的增加而变化的情况。 如有任何疑问，请通过与我联系。

如果您曾经不得不对数学表达式进行排版，您可能会想过：如果我可以给手写表达式拍照并自动识别它，那不是很好吗？该数据集包含构建系统所需的所有数据。该数据集融合了来自4个CROHME竞赛的数据集，提供了来自不同国家的数百位作家的11,000多种表达方式。 Handwritten Mathematical Expressions_datasets.txt

MNIST手写数字资源，已解压，不需要进一步操作，就是这样

cyclegan 手写汉字生成 Handwritten-CycleGAN-master.zip

svm算法手写matlab代码预测手写数字 版权（c）2020井上道雄（Michio Inoue） 这是一个学习HTML，JavaScript和WebAssembly的实践小型项目。日本语解说は 通过Geoff McVittie撰写的“使用MATLAB Coder生成JavaScript”版本2.0.2，将MATLAB的经典神经网络实现为WebAssembly的一种形式。 该工具允许您使用MATLAB Coder从MATLAB项目创建JavaScript / WebAssembly库。 您可以在此处找到该工具： 步骤1：画一个数字 步骤2：点击[预测] 请注意，当前版本产生的准确结果非常低。 HTML基于（谢谢！） 去做 文档。 更新预测模型。 当前的网络只有一层隐藏层，并且仅接受了500位图像的训练。 尝试其他算法（例如HOG + SVM）。

svm算法手写matlab代码手写数字识别项目 最好在（此网站）上查看该项目[] 对于对整个项目的完整逻辑流程感兴趣的人，您可以从目录的开头逐步开始。 对于那些只想看我编写的代码的人，您可以直接转到下面显示的目录：手写项目-数字-识别/2.-读取数据/2.3.-数据-读取功能-编写的项目在Matlab中/用于读取数据的函数/您将在其中看到用于读取文件的Matlab代码。 该项目的重要部分是读取格式的数据，以准备提供不同的算法。 或者，您可以转到Project-on-Handwriting-Digits-Recognition / 3.-Run-Algorithms-on-the-Data目录，以了解我们如何在数据上实现不同的算法。 由于该项目基于特定的手写数字数据集，因此“ 2.3.-Matlab编写的数据读取功能”之前的目录主要是数据集的详细介绍以及有关如何预处理数据的介绍，没有任何代码。 如果您对我的编码和处理方法感兴趣，则可以跳过前几节。 在这个项目中，我们实现了八种不同的模式识别算法，用于手写数字的分类。 从UCI机器学习存储库中获取数据集，从中引入了三种不同的方法来精确化功能

The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spending minimal efforts on preprocessing and formatting.

手写到乳胶 将手写的数学表达式和公式转换为latext。 使用说明 确保您已安装Python> 3 克隆或下载此项目 访问此（ ）链接以下载训练数据集 在第4步中提取下载文件的内容，并将其放置在名为Dataset的文件夹中 在终端/命令提示符或外壳中键入并运行pip install requirements.txt 运行python main.py TestData/test1.jpg来识别测试数据文件夹中的图像 去做 识别页面上的文字 部署模型以用作API

手写数字识别器 这是我的第一个认真的项目，旨在对机器学习有所了解。