html5 手写字识别

bonlog 2016-10-29 06:35:01

有好的方法吗？
我找了一天，未果，
怎么办？

...全文

1669 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

业余草 2017-04-10

打赏
举报

回复

HTML5 Canvas手写字识别

业余草 2017-04-10

打赏
举报

回复

业余草 2017-04-08

打赏
举报

回复

TensorFlow实战教程，该课程主要分享两个TensorFlow卷积神经网络实战的案例，第一个是手写数字识别案例，第二个是人脸识别案例。

Pytorch进行手写数字识别

本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。文中首先对如何对手写数字图像的获取进行了介绍；其次，对待手写数字图片的预处理的进行了介绍，包括二值化、高斯滤波、膨胀、腐蚀等图像处理方法，图片的预处理是利用opencv和PIL实现的；之后，探讨了读取MNIST训练数据集数据与标签，设置CNN神经网络参数，归一化数据集标签并训练CNN神经网络；最后界面使用PyQt5,该识别器可以实时识别从GUI（图形用户界面）中画出的数字图片，利用截图的方式存储图

手写数字识别任务数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。在处理手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集，包含60000条训练样本和10000条测试样本。任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像

摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练）。

39,084

社区成员

5,548

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章