人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且

手写图像中文本行的分割算法

鼠标模拟手绘手写图象传输服务以及识别试验平台的程序，服务器手写同时传输给多客户端。可自行加入图象压缩手写帧的程序，也可加入采集的音频数据一起传，抓取的图象也可用于识别，视频图像也可远程教学用。

MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“hello world”数据集。自 1999 年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为基准分类算法的基础。随着新机器学习技术的出现，MNIST 仍然是研究人员和学习者的可靠资源。 在本次比赛中，您的目标是从包含数万张手写图像的数据集中正确识别数字。我们策划了一组教程风格的内核，涵盖了从回归到神经网络的所有内容。我们鼓励您尝试不同的算法，以直接了解哪些算法有效以及技术如何比较。 在本笔记本中，我使用的是 MNIST Digits 数据集。关于数据集：数据集由 10 类手写图像图片组成，每类图片的数字在 0-9 之间。 在本笔记本中，我将介绍以下项目： 数据理解 正常化 显示数据集中的示例 展示 准备输入 数据增加 下载 添加开发集 使用 Trasnfer 学习架构 ResNet50，CNN 模型 有关此内核的更多信息，请在此处查看我的 Kaggle Profile： https://www.kaggle.com/homayoonkhadivi/cnn-for-mnist-digit-datasets 12345678910111213456789111234567891121345678910111223456789111213

手写数据库 这是来自的组织。 在原始数据库中，所有图像都是混合的，与编写者无关。 提供文件“ forms_for_parsing.txt”来确定单个笔迹与其书写者之间的关系。 在此存储库中，收集了50个手写图像数量最多的作家，并且根据其作家对这些图像进行了分类。 方便进行训练/验证/测试拆分和标记。 参考 U. Marti和H. Bunke。 IAM数据库：用于离线手写识别的英语句子数据库。 诠释文档分析与识别杂志，第5卷，第39-46页，2002年。