CNN_MNIST.zip
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
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
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