频率选择性表面-理论和设计 Frequency Selective Surfaces-Theory and Design - by BEN A. MUNK FSS经典书籍，英文扫描清晰版

基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。 环境：Windows10 + tensorflow1.2 + python3.5 + cv2 程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码 注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。