[1]Deep learning简介[2]Deep Learning训练过程[3]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现[4]Deep Learning模型之：CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN [6]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（二）文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Le
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2024-03-22 14:02:46
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CRNN 论文： An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text RecognitionCRNN不定长中文识别项目下载地址： CRNN是一种卷积循环神经网络结构，用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题。C
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2024-10-25 15:13:26
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目录前言一、手写数字识别任务1. 任务要求2. MNIST数据集3. 构建手写数字识别的神经网络模型二、通过极简方案构建手写数字识别模型1. 前提条件2. 数据处理3. 模型设计4. 训练配置5. 训练过程6. 模型测试三、手写数字识别之数据处理1. 读入数据并划分数据集2. 扩展阅读：为什么学术界的模型总在不断精进呢
卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入
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2023-10-12 11:41:53
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摘要： 手把手带你实战——《CNN入门：手写数字识别》！深度学习最令人兴奋的领域之一就是计算机视觉。通过卷积神经网络，我们已经能够创建自动驾驶汽车系统、面部检测系统和自动医学图像分析等等。在本文中，我将向你展示卷积神经网络的基本原理以及如何自己创建一个对手写数字进行分类的系统。卷积神经网络的功能似乎是人类大脑中生物功能的复制，早在1959年，David Hubel和Torsten
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2024-07-31 14:31:28
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KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤1. 第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数3. 第三步，对于待分类的样本点，计算该样本点与输入样本的距离矩阵，按照距离从小到大排序，选择K个最近的点4. 第
回顾Affine层、Relu层以及SoftmaxWithLoss层实现卷积层和池化层实现上面两篇博客，实现了CNN包含的层，下面我们只需要将他们组合起来，搭建进行手写数字识别的CNNCNN实现我们按上图CNN的网络结构进行实现，这里只包含一层卷积层下面给出各层的实现代码，具体内容可参考之前的博客：# im2col 图像数据的展开
def im2col(input_data, filter_h, f
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2024-07-30 19:56:27
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前言使用opencv，进行简单的数字识别注意：此案例中的数字识别仅当做学习参考，想要真正实现数字识别，实际情况复杂很多思路①图片预处理，将图片转灰度后再二值化，使其变成白字黑底②查找外接矩形，找到原图中数字的最外层轮廓，根据最外层轮廓找到外接矩形③模板匹配，以外接矩形为ROI区域，截取数字区域，与模板进行匹配④输出结果具体步骤首先读入一张原图，备份（后面需要用），将其转灰度，然后二值化，再备份（后
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2023-07-04 12:55:19
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.4 自定义函数手写数字识别OpenCV提供了函数cv2.KNearest()用来实现K近邻算法，在OpenCV中可以直接调用该函数。为了进一步了解K近邻算法及其实现方式，本节首先使用Python和OpenCV实现一个识别手写数字的实例。 eg：编写程序，演示K近邻算法。 在本例中，0~9
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2024-02-20 10:50:20
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OpenCV数字识别一、数字识别的两种方式1.1 轮廓提取法1.2 行列扫描法二、提取图像中的ROI区域2.1 读取摄像头图像2.2 对图像进行二值化处理2.3 形态学处理2.4 设置限制条件寻找目标区域 本文的目标是实现识别摄像头图像中的数字。实际应用场景包括车牌号识别，部分竞赛的A4纸打印数字识别。 摄像头数字识别分为两个步骤：提取图像中的ROI区域，如截取车牌的矩形区域，或截取A4纸
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2023-09-12 22:14:21
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文章目录手写数字识别应用程序导入模块图像转向量训练并测试模型模型转应用程序展示图片处理图片预测图片 手写数字识别应用程序导入模块import os
import pylab
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
%matplotlib
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2024-06-22 16:46:08
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# Python识别数字的实现过程
## 引言
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现数字识别。数字识别是一项基于机器学习的任务，它可以帮助计算机识别和理解数字图像中的数字。我们将使用一种常见的机器学习算法，称为卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来实现这个任务。
## 整体流程
下表展示了实现数字识别的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-22 16:43:58
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## Android 识别数字
在移动应用开发中，有时我们需要对图像中的数字进行识别。Android 提供了一些强大的工具和库，使开发人员能够轻松实现数字识别的功能。本文将介绍如何使用 Android 提供的工具和库来实现数字识别，并提供相应的示例代码。
### 1. 使用 OCR 技术识别数字
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中
原创
2023-12-04 04:08:59
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针对工程需求精度不够，目前只能识别率为86%左右。用tesseract的深度学习可能会好一点，没搞懂怎么用？单张图片import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pytesseractimport ospytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe"img_
原创
2021-11-22 16:58:46
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软件一：考途题量还不错，就是有些题会缺少分析，教材收录少。不仅可以用来搜题，还可以用来刷题。 涵盖大量练习题，收录数万套教材。已包含，整体清洁度不广泛，可免费使用。软件二：一个木函第一次使用时让我感到惊讶的软件。其强大的功能着实让我第一时间推荐给身边的朋友，尺子、计算器、画板、莫尔斯电码、图文识别、汇率换算等等，日常学习办公，无聊到可以用在any time，而且体积很小，只有1M左右，真的是一个很
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2024-02-16 12:38:25
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目录 大体思路 1 人为预先设好一些数据矩阵之间进行比较 2 处理的准备 2 开始实践 2 环境搭建 3 数据集准备 4 预处理 5 之后我们对其进行二值化 6 寻找数字 9 预设数据 11 2 from PIL import Image 12 3 import numpy as np 12 比较 13 1 # 计算灰度值的平均值 13 开始识别 15 8 # !!! 注意这里截取的是二值化后的图
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2024-08-07 16:59:37
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数字式传感器1. 码盘式传感器基本工作原理。码盘式传感器分辨率的计算。二进制码盘与循环编码的特点与区别。消除粗大误差的方法有哪些。
2. 光栅传感器的基本工作原理。莫尔条纹间距与夹角之间的关系。方向辨别原理。码盘式传感器码盘式编码器也称为绝对编码器，它将角度或直线坐标转换为数字编码。光学码盘式传感器用光电方法把被测角位移转换成以数字代码形式表示的电信号的转换部件。[外链图片转存失败,源站可能有防盗
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2024-04-25 08:23:07
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文章目录0 前言1 项目背景2 花卉识别的基本原理3 算法实现3.1 预处理3.2 特征提取和选择3.3 分类器设计和决策3.4 卷积神经网络基本原理4 算法实现4.1 花卉图像数据4.2 模块组成5 项目执行结果6 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费
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2024-09-26 09:33:42
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参考： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_download.htmlMNIST数据集MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写
1.手写数字数据集from sklearn.datasets import load_digitsdigits = load_digits() 2.图片数据预处理x：归一化MinMaxScaler()y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical训练集测试集划分张量结构 3.设计卷积神经网络结构绘制模型结
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2023-05-31 22:52:57
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