Pytorch实现CNN汉字的分类识别，修改了原博客部分不能运行的地方，加上了部分注释，代码使用可参看博客

tensorflow下手写汉字识别及其可视化（代码），个人感觉，比其他的划算一点吧，话不多说，有问题可以探讨，这就是一个划算的资源

对于脱机手写体汉字识别进行整体介绍 各种方法 以及库的介绍

1、命令窗口输入guide，回车，进入文件夹里面的Classification.fig文件。 2、手写板书写汉字，保存到文件夹中； 3、将书写的汉字重新命名为对应的名字； 4、程序recognize.m里面的对应的汉字对应修改。 5、运行Example1即可。 说明： 该课题为基于bp神经网络的中文汉字识别系统，可以用手写板写，现场识别。有界面GUI操作。另外可识别汉字，字母，数字等均可。

使用200多种字体分别生成的3500个汉字的白底黑字图片，尺寸50*50

共包含3755类手写汉字，训练集来自240人写的897758个汉字，测试集来自60人写的223991个汉字。

车牌识别+汉字识别

opencv3 神经网络汉字识别 视频演示：https://space.bilibili.com/1624771 英文字母识别下载：https://download.csdn.net/download/gs1069405343/11505319

用keras实现对手写汉字的识别，包含对3755个手写中文汉字识别，并且含有一个训练好的模型， https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MTk0MDM5NA==&mid=2247483754&idx=1&sn=5910e37e188c4fef590fa2df46c77a4c&chksm=fdbea4afcac92db928a27ef585150bc2e3c3b6ea460111260c2c832ec59df5d2179c9b86e451&token=1548829728&lang=zh_CN#rd

该课题为基于MATLAB的汉字识别，网络上基本多为数字识别，字母识别，比较少对于中文汉字的识别。该课题为基于MATLAB的BP神经网络的汉字识别，具有人机交互界面GUI。 二、基本流程 读入图片，灰度处理，二值化处理，BP训练，识别