用 Python 实现一组手写数字识别.zip

上传者: 18052685 | 上传时间: 2021-06-13 20:08:40 | 文件大小: 14.44MB | 文件类型: ZIP
用 Python 实现一组手写数字识别。使用keras+opencv进行简单的实现。首先进行图像中数字的目标检测与分割,将图片中的数字分离出来然后进行单独识别。使用的数据集为mnist手写数字识别库,采用卷积神经网络进行识别

文件下载

资源详情

[{"title":"( 14 个子文件 14.44MB ) 用 Python 实现一组手写数字识别.zip","children":[{"title":"NumberRecognization3.0","children":[{"title":"train.py <span style='color:#111;'> 2.06KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"number1.JPG <span style='color:#111;'> 792.03KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mnist_data","children":[{"title":"mnist.npz <span style='color:#111;'> 10.96MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"number5.jpg <span style='color:#111;'> 713.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"number6.jpg <span style='color:#111;'> 362.68KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main.py <span style='color:#111;'> 2.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"predict.py <span style='color:#111;'> 152B </span>","children":null,"spread":false},{"title":".idea","children":[{"title":"misc.xml <span style='color:#111;'> 201B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"workspace.xml <span style='color:#111;'> 12.36KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"inspectionProfiles","children":[{"title":"Project_Default.xml <span style='color:#111;'> 410B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"modules.xml <span style='color:#111;'> 293B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"CodeRecognization.iml <span style='color:#111;'> 510B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"net <span style='color:#111;'> 1.88MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"__pycache__","children":[{"title":"predict.cpython-35.pyc <span style='color:#111;'> 336B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明