【图像识别】基于模板匹配实现手写数字识别matlab代码.zip

MATLAB手写数字识别，带界面GUI，bp神经网络方法

神经网络手写数字识别，BP神经网络的方法，带GUI界面

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只用numpy，从头实现3层神经网络，RELU激活函数，softmax Loss函数 在mnist上训练，识别手写数字，92%以上正确率（本人懒得跑太久，没有完全收敛）

手写体数字字符串识别常用于邮件自动分拣、银行票据和财务报表的录入中，针对其分割识别算法复杂度较高、准确率较低的问题，提出一种多分类器下无分割手写数字字符串识别算法。该算法的核心是采用四个分类器实现粘连字符串的无分割识别；将残差结构应用于LeNet-5网络，以增加网络深度，提高识别准确率，加快收敛速度；使用动态选择策略，以避免长度分类器误分类对识别结果的影响。实验结果表明，在NIST SD19一位数字和Synthetic数据集训练网络下，使用NIST SD19上长度为2、3、4、5、6的字符串验证网络，其识别准确率分别为99.3%、98.5%、98.1%、96.6%和97.2%。

这是造字app利用人工智能生成的手写字体，你也可以把你自己的手写体生成字体，在PS或者Word里面使用，科技改变生活彰显个性。

基于 OpenCV 的手写数字识别，包含（1）如何训练手写模型，（2）手写板，（3）对手写板的手写数字进行预测 预测算法： SVM分类器 HOG特征

开发环境：win7 x64+vs2017+OpenCV4.3 使用图片：黑底白字 使用方案： SVM识别手写数字 已生成exe文件可直接使用

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