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【MFC对话框】【SVM+
MNIST
】HandWriting Predict 手写数字识别小项目
本项目即拿MFC做了一个画板,画一个数字后可自行识别数字。 有保存图片,清空画板功能,简单实用。 识别方法为SVM,调用已经训练好的
MNIST
数据集"SVM_DATA.xml" 训练方法自行百度,一大堆。。。 基于OpenCv 2.4.6,下载的朋友自行修改配置为自己使用的OpenCv版本即可。
2019-12-21 18:50:06
10.93MB
SVM
MNIST
1
基于selective_search对手写数字串进行分割,并基于tensorflow在
mnist
训练好的模型进行识别
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。
2019-12-21 18:49:37
49KB
python、tf
1
Ubuntu18.04LTS下安装 Caffe-GPU版本及 Anaconda3 +Python3.6 ++ Pycharm +
Mnist
例子教程(17页)
笔者在Ubuntu18.04LTS系统上配置Caffe-GPU环境时遇到各种大坑小坑,在经历了几次漫长的环境配置之后,又重新装了一遍系统,将Caffe-GPU安装的每一步详细的过程记录下来。在配置过程中出现了3个小错误,但也都完美解决了!希望这篇文档对想入门Caffe深度学习的小伙伴有所帮助。
2019-12-21 18:48:26
1.87MB
Ubuntu18.04
Caffe
GPU
Python3.6
1
模仿
mnist
数据集制作自己的数据集
模仿
mnist
数据集格式制作自己的数据集
2019-12-21 18:44:20
4KB
模仿
mnist数据集
制作
自己的数据集
1
mnist
_uint8.mat下载
手写数字集
MNIST
使用matlab处理后得到的
mnist
_uint8.mat数据。 数据为uint8类型的图像像素数据,包含train_x,train_y,test_x,test_y, 每项都是一行向量的方式存储的。
2019-11-26 21:04:49
11.3MB
mnist
1
MATLAB基于BP神经网络的手写数字识别代码
代码主要实现了对手写数字的识别,可通过代码得到识别的错误率,
2019-11-19 21:58:51
1KB
BP神经网络
mnist数据集
1
SVM实现
MNIST
数据集分类
本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法,对
MNIST
数据集进行三种样本分类,如果电脑内存够大,可以实现更多的类别分类,另外exclass是对随机的两个样本分类,也可以参考,exmuticlassall为对
MNIST
数据集分类,注释掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。
2015-01-19 00:00:00
12.71MB
模式识别
1
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