在本项目中，我们将探讨如何使用TensorFlow框架构建一个手写数字识别模型，该模型以MNIST数据集为训练基础，并能通过调用摄像头API实时识别图像中的数字。MNIST数据集是机器学习领域的经典入门数据，包含了0到9的手写数字图像，非常适合初学者进行图像分类任务的实践。 我们需要了解**MNIST数据集**。MNIST是由LeCun等人创建的，包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像。数据集分为训练集和测试集，用于评估模型的性能。 接下来，我们要涉及的是**TensorFlow**，这是一个由Google开发的开源库，主要用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow使用数据流图来表示计算过程，节点代表操作，边则表示数据。它支持广泛的机器学习算法，包括深度学习，我们的项目将使用其进行神经网络建模。 在构建模型时，我们通常会采用**卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）**。CNN在图像识别任务中表现卓越，因为它能够自动学习图像的特征，如边缘、纹理和形状。对于MNIST数据集，一个简单的CNN架构可能包括一到两个卷积层，每个后面跟着池化层以减小尺寸，然后是全连接层用于分类。 训练模型时，我们可能会使用**梯度下降（Gradient Descent）**优化器和**交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）**。梯度下降是一种求解最小化问题的方法，而交叉熵损失函数在分类问题中常见，衡量预测概率分布与实际标签之间的差异。 在模型训练完成后，我们可以通过调用**摄像头API**将模型应用于实时场景。这通常涉及到捕获图像、预处理（如调整大小、归一化等）以适应模型输入，然后将图像传递给模型进行预测。在这个过程中，可能会用到Python的OpenCV库来处理摄像头流。 为了提高模型的实用性，我们可以考虑引入**批量预测（Batch Inference）**，一次处理多个图像，以提高效率。此外，使用**滑动窗口（Sliding Window）**技术可以在图像中检测多个可能的数字区域，从而实现对一个或多个数字的识别。 在Numbers-Recognition-master这个项目文件中，应该包含了以下内容：源代码（可能包括数据预处理、模型构建、训练、测试和摄像头应用部分）、配置文件（如超参数设置）、以及可能的示例图像或日志文件。通过阅读和理解这些文件，你可以更深入地学习如何在实践中应用TensorFlow解决手写数字识别问题。

此例程需要你先配置好opencv和tesseract的开发环境，本例程先通过摄像头获取图像，然后opencv模板匹配获取要识别的区域，最后由tesseract进行识别并将结果显示在对话框中，其中有两个函数解决了显示乱码和不能换行的问题，具体可看代码。

基于VC++6.0 MFC编程； 打开摄像头实现人脸检测和图像处理； 调试成功，多线程编写，高效。

用MATLAB简单编写代码调用电脑摄像头拍照，支持预览，并保存拍摄照片

最近两周由于忙于个人项目，一直未发言了，实在是太荒凉了。。。。，上周由于项目，见到Python的应用极为广泛，用起来也特别顺手，于是小编也开始着手学习Python,…下面我就汇报下今天的学习成果吧 小编运行环境unbuntu 14.0.4 首先我们先安装一下Python呗，我用的2.7，其实特别简单，一行指令就ＯＫ sudo apt-get install python-dev 一般安装系统的时候其实python已经自带了，这步基本可以不用做，ＯＫ，我们继续往下走吧，安装python-opencv ,稍后我们需要用到opencv的库，一行指令即可，这也是小编特别喜欢linux的原因： sudo

打开摄像头并捕获照片 ；播放本地视频、录制视频； 开始帧，结束桢，获取帧率，承载每一帧的图像；显示每一帧的窗口

最简单的一种用VB实现打开自己的摄像头的源代码

单文档调用opencv打开摄像头（自带，外接都可以），实时显示，附带图像处理，视频对比显示，实时保存图像。

QT + OpenCV 打开摄像头。

以下代码是保存视频 # coding:utf-8 import cv2 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,640) cap.set(4,480) cap.set(1, 10.0) #此处fourcc的在MAC上有效，如果视频保存为空，那么可以改一下这个参数试试, 也可以是-1 fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('m', 'p', '4', 'v') # 第三个参数则是镜头快慢的，10为正常，小于10为慢镜头 out = cv2.V