手写数字识别是机器学习的经典任务之一，本文设计了一种简单的卷积神经网络(CNN)来完成手写数字识别任务，并采用pytorch框架搭建，其准确率在测试集高达99%，取得了不错的效果。

深度学基本的手写数字识别，应用到自己的图片上。 首先我们要将自己的图片做成数据集的格式。也就是每个数字是28x28的像素点，并转成灰度，这些可以用cv库来实现也可以用其他的来实现，最主要是要使图片与数据集里的图片一样。首先了解一个概念，黑色背景的像素是0，白色（其实是灰度图是1-255的）是非0， # 那么从行开始，我们计算将每一行的像素值加起来，如果都是黑色的那么和为0（当然可能有噪点，我们可以设置个阈值将噪点过滤）， # 有字体的行就非0，依次类推，我们再根据这个图来筛选边界就可以得出行边界值 # 有了上面的概念，我们就可以通过行列扫描，根据0 ， 非0，非0 … 非0，0这样的规律来确定行列所在的点来找出数字的边框了 # 根据长向量找出顶点

该程序使用Python实现BP神经网络mnist手写数字识别。压缩包中给出训练好的权重以及偏移量的mat文件，在程序运行后输入mnist文件夹中图片路径的后缀就可以进行预测，如：4/mnist_test_4.png。压缩包给出训练集的mat文件，读者也可以自行训练该神经网络。该程序能够帮助读者理解BP算法实现的细节。

手写数字识别，可识别图像，视频，及实时摄像头的数字。

基于co-training的手写数字识别Multiple+Features数据集

机器学习实践之手写数字识别- 数据阶段分析总结 篇对应的代码及数据。

利用知识库识别手写体数字，详细内容可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/115365798

主要为大家详细介绍了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

文件可直接运行，文件包含mnist数据集、已经matlab编程实现KNN算法、并用该算法对mnist数据集实现了识别！识别误差非常小！

手写数字识别源码+手写数字数据集