先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法： 【作用原理】：存在一个样本数据集合、每个样本数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进行比较，然后算法提取样本集中最相似的分类标签。一般说来，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，最后，选择这k个相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 通俗的说，举例说明：有一群明确国籍的人（样本集合，比如1
目标在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程使用OpenCV自带的数字和字母数据集手写数字的OCR目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。为此，需要一些 train_data 和test_data 。OpenCV git项目中有一个图片 digits.png （opencv/samples/data/ 中），其中包含 5000 个手写数字（每个数字500个），每个数字都是尺寸大小为 2
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2023-12-23 14:29:03
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目标在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程使用OpenCV自带的数字和字母数据集手写数字的OCR目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。为此，需要一些 train_data 和test_data 。OpenCV git项目中有一个图片 digits.png （opencv/samples/data/ 中），其中包含 5000 个手写数字（每个数字500个），每个数字都是尺寸大小为 2
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2023-12-14 12:37:41
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用python和opencv画字符画一、 思路二、代码三、注意点四、成果五、改进1.改为白底黑字得到例图如下:2.彩色字符串(1).了解putText(2). 获取颜色RGB(3).知识点（原理）(4).完整代码(5).例图 一、 思路其实这种字符画如果要求不高，真的挺简单的1、准备好字符集 2、先将图片变成灰度图 3、将灰度图里面的不同灰度转化为不同字符 4、保存二、代码import cv2
深度学习手写字符识别 第一次写博客，想和大家分享一下最近学习的深度学习手写字符识别。 以下内容是网上找的对手写字符识别原理的介绍 例如如何识别像素28 * 28手写数字3 如果分成28 * 28 的网格具体如下： 28 * 28 = 784， 可以由784个像素点代表3.大脑识别不用考虑这些像素点， 很容易识别， 这里不研究大脑如何识别， 而是电脑如何识别。 大脑很容易区分3 和 6， 另外即使是
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2024-03-25 18:16:39
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前一次用OpenCV自带的图片做训练和测试，成功率可以达到91%。那么怎么提高识别的成功率，在实际的测试中可能会根据自己手写数字的差异大大降低数字的识别率。通过增加自己手写数字的样本集来增加识别率。1.运行环境操作系统：win7 64位 python3.5.2 opencv3.22.代码import cv2
import numpy as np
#定义更新knn的方法，有新的数据样本就添加，没
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2024-03-04 21:32:23
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文章目录0 前言1 简介2 LeNet-5 模型的介绍2.1 结构解析2.2 C1层2.3 S2层S2层和C3层连接2.4 F6与C5层3 写数字识别算法模型的构建3.1 输入层设计3.2 激活函数的选取3.3 卷积层设计3.4 降采样层3.5 输出层设计4 网络模型的总体结构5 部分实现代码6 在线手写识别7 最后 0 前言Hi，大家好，这里是丹成学长，深度学习神经网络的基础项目，手写字符识别
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2024-07-15 16:49:32
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Python 手写数字识别手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典任务。我们将使用Python和一些常见的机器学习库（如TensorFlow和Keras）来实现一个简单的手写数字识别模型。本文将详细介绍整个过程，包括数据准备、模型构建、训练和评估。最终，我们将对我们的模型进行测试，看看它的性能如何。目录简介数据准备构建和训练模型模型评估模型测试总结简介手写数字识别是指通过算法识别手写数字
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2024-06-19 21:27:50
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import os
from PIL import Image
import numpy as np
"""
PIL 已经整合到 pillow中，需要安装pillow. 命令： pip install pillow
"""
image_width = 50
image_height = 100
def fetch_X_and_Y(data_path):
"""
基于给定的文件
# 实现神经网络手写字符识别的步骤
## 简介
神经网络是一种模拟人脑构造和功能的计算模型，通过对大量数据的学习和训练，可以实现对手写字符的识别。本文将介绍如何使用神经网络实现手写字符识别，并提供每一步所需的代码和详细注释。
## 实现步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集并准备手写字符的训练数据集 |
| 2. 数据预处理 | 对训练数
原创
2023-09-07 19:26:40
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原文:Handwritten Chinese Text Recognition Using Separable Multi-Dimensional Recurrent Neural Network.1 摘要文章主要针对长短期记忆神经网络(LSTM)在汉子识别中效果不佳的问题，提出了Separable Multi-Dimensional Recurrent Neural Network(可分离多维循
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2024-01-02 13:28:52
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环境：opencv3.3 + C++ +win10 64位利用KNN进行手写数字识别，在opencv的文件夹中提供了一个可以用来训练的照片，一共有5000个小样本每个数字对应的有500个图片 。对应的文件夹应该是 opencv/sources/samples/data/digits.png其中每个小图片的样本是20*20 作为训练集和预测集的图片大小必须一致，所以用程序把每一个数字都切出来，所切的
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2024-07-04 06:12:40
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先简单梳理一下理论的部分： 从上图可以看到整个手写数字网络的结构。 关键技术说明：1.卷积（卷积神经网络中，将二维的图像直接作为输入，要区别其他神经网络） &nb
1、读取mnist数据集并可视化和保存img_data_produce
原创
2022-11-10 10:07:29
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时光如梭，白驹过隙，眨眼便从那个背着小书包无忧无虑走在放学路上的孩童，成为了每日忙碌穿梭在教学楼与宿舍间的大学生。放慢脚步，细细回味，儿时的梦想又浮现在了脑海当中，“要是有个能帮我写作业的机器人就好了！”身为我电学生，就要敢于将想法付诸实践，变成现实。接下来，就是见证“神技”的时刻！-THE FIRST-准备选择一种物理结构，做出个物品清单。 Corexy结构(只完成平面，所以两轴就够用了，两
Tesseract的OCR作为一款字符识别的引擎，它最先是由惠普实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。后来，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生。在2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并委托Google对其进行
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2024-03-28 06:32:34
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前言：SVM（支持向量机）一种训练分类器的学习方法mnist 是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM 一个常用的SVM框架OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口，就试试了。详细的OpenCV文档：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/int
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2024-01-09 17:51:05
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OpenCV入门之获取验证码的单个字符（二）
在文章 OpenCV入门之获取验证码的单个字符（字符切割）中，介绍了一类验证码的处理方法，该验证码如下：该验证码的特点是字母之间的间隔较大，很容易就能提取出其中的单个字符。接下来，笔者将会介绍如何在另一种验证码中提取单个字符的方法。 测试的验证码来源于某个账号注册的网站，如下：笔者一共收集了346张验证
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2024-03-25 16:32:47
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基于OpenCV的车牌识别系统之二——字符分割与识别 车牌定位完之后就是车牌的字符识别，字符识别又分为字符分割和字符识别。字符分割的步骤采用OpenCV中寻找外轮廓函数，并根据字符轮廓在车牌图像上分割出字符图像。字符识别采用三层神经网络。本程序中采用OCR最常见的特征提取方法：首先将每个字符归一化为20*20的字符，然后在每个字符中提取出一个1*440的特征向量，这440个特征中400为
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2023-11-11 10:28:22
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1.车牌字符识别车牌识别是计算机视觉在实际工程中一个非常成功的应用，虽然现在技术相对来说已经成熟，但是围绕着车牌定位、车牌二值化、车牌字符识别等方向，还是不时的有新的算法出现。通过学习车牌识别来提升自己在图像识别方面的工程经验是非常好的，因为它非常好的说明了计算机视觉的一般过程：图像→→预处理→→图像分析→→目标提取→→目标识别而整个车牌识别过程实际上相当于包含了两个上述过程：1，是车牌的识别；2
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2023-12-10 12:42:48
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