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

网上大多为英文字母识别，这个是汉字识别，很高的价值

该课题为基于MATLAB bp神经网络的手写汉字识别系统。可以利用鼠标手写中文汉字进行训练，测试，可以识别任何字体，只需要到GUI界面面板更换即可。在GUI界面就可以随写随训练中文，不需要到后台手动更换文字训练，方便快捷上档次。

CNN手写汉字识别-附件资源

MATLAB多行文字识别(GUI),该课题用输入处理的图片，灰度处理，图像增强处理，进行边缘检测，腐蚀，闭运算[先膨胀后腐蚀]，去除小面积干扰，得到定位的汉字区域，连通域法分割汉字[同车牌原理]，模板匹配识别。这种快速，准确的自动处理方式将在很大程度上推动我国信息化的发展进程，对社会各方面的工作都有着相当深远的意义。目前印刷体汉字识别技术已经呈现出了广泛的应用前景，它主要应用在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域。

装置中阅读器、应答器均有无线传输汉字的功能，载波频率≤5MHz，调制方式任选。不得使用现有射频识别卡或用于识别的专用芯片。装置中的耦合线圈为圆形空芯线圈，用直径不大于1mm的漆包线或有绝缘外皮的导线密绕10圈制成。线圈直径为6.6±0.5cm（可用直径6.6 cm左右的易拉罐作为骨架，绕好取下，用绝缘胶带固定即可）。线圈间的介质为空气。两个耦合线圈最接近部分的间距定义为D。 阅读器、应答器只能使用耦合线圈耦合，不得使用其他耦合方式。

本次设计要实现的目标就是建立一个图像处理识别的平台，使手写的汉字以图像文件格式(BMP)的形式输入FPGA，提取出其特征向量，通过分类识别，转换为汉字文本。我们需要设计和实现脱机手写汉字识别系统，主要实现样本采集，预处理，特征提取，分类与识别五个方面。

C# 手写汉字识别 示例源码

人像分隔功能对于输入的一张图片识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景（输出图片为PSD透明背景图）。 智能汉字识别 智能手写文字识别