Advertisement

利用OPENCV、SVM和MNIST，进行手写数字识别并构建训练样本。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
我们提供了一套手写数字识别的代码，并附带了用于训练的样本数据，其识别准确率可达95%以上。该平台的开发环境为Visual Studio，并使用了OpenCV 2.4.9版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于OpenCV和SVM的MNIST手写数字识别与训练样本分析
    优质
    本研究采用OpenCV进行图像预处理，并利用支持向量机(SVM)对手写数字数据集(MNIST)进行分类识别，深入分析不同训练样本对模型性能的影响。 提供手写数字识别代码及训练样本，在Visual Studio环境中使用OpenCV 2.4.9平台开发，准确率达到95%以上。
     
  • 利用Keras进行MNIST手写数字识别
    优质
    本项目使用Python深度学习库Keras实现对手写数字的分类任务。基于经典数据集MNIST，构建神经网络模型以提高手写数字识别精度。 资源内容包括环境配置文件：详细步骤用于安装Python、Keras和TensorFlow，并列出所需的库及其版本。数据准备部分将指导如何加载MNIST数据集并进行预处理，例如归一化和平展操作。构建模型环节会详细介绍使用Keras创建一个简单的卷积神经网络（CNN）的过程，涵盖从定义模型结构到设置优化器、损失函数等的步骤。在模型训练阶段，说明了利用已建模对MNIST数据集执行训练的方法，并展示了准确率和损失等相关信息的变化情况。接下来，在评估环节中使用测试集合来评价构建出的模型性能并展示其识别结果。最后，提供了如何将此模型应用于新的图像输入以实现手写数字实时识别的具体说明。 本资源提供了一套详细的步骤及代码，要求用户需在适当的开发环境中进行项目配置，并按照所提供代码的操作指南完成相应操作。为顺利完成该项目，建议具有一定的Python编程和深度学习知识基础的人员使用该资源。
     
  • 手写数字识别的训练样本
    优质
    手写数字识别的训练样本是一组用于机器学习的手写数字图像数据集，旨在通过算法识别和分类不同的数字。 包含0到9的符合中国人手写习惯的数字样本可用于训练分类器，特别适合用于深度学习中的卷积神经网络。由于文件大小限制（上传文件不能超过50M），这里提供了一部分样例数据，读者可以参考这些样式自行制作更多样本。
     
  • 利用PyTorch构建CNN进行手写数字识别
    优质
    本项目使用PyTorch框架搭建卷积神经网络(CNN)，专注于对手写数字图像数据集进行高效准确的分类与识别。 使用PyTorch搭建CNN实现手写数字识别介绍 本段落将展示如何利用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）以进行手写数字的识别任务。这一应用场景在计算机视觉领域尤为重要，它能够被应用于自然语言处理、图像分析等多个方面。文中不仅会讲解关于CNN的工作原理，还会涵盖使用PyTorch的基本方法，并指导读者建立一个简易的手写数字识别模型。希望通过本段落的学习，读者可以更好地掌握CNN和PyTorch的运用技巧。 ## 卷积神经网络（CNN）基础 卷积神经网络是一种专门用于处理图像、语音及文本等类型数据的深度学习架构。它的核心在于通过应用卷积与池化操作来提取输入数据中的特征信息，并以此为基础进行分类或识别工作。一个典型的CNN结构包括三个主要部分：即执行特征提取任务的卷积层，负责减少计算复杂度并保持关键特性不变性的池化层，以及最后用于做出预测决策的全连接层。 ## PyTorch入门教程 PyTorch是一款基于Python语言开发的强大深度学习库。它为开发者提供了简洁直观的功能接口来设计和训练复杂的神经网络模型。通过使用PyTorch，我们能够更高效地构建各类机器学习项目，并且支持动态计算图机制使得代码编写更加灵活便捷。
     
  • 使用TensorFlow训练MNIST手写数字识别模型
    优质
    本项目采用TensorFlow框架进行深度学习实践，专注于构建和优化用于识别MNIST数据集中手写数字的神经网络模型。 本段落实例展示了如何使用TensorFlow训练MNIST手写数字识别模型，供参考。 导入必要的库： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ``` 定义常量： - `INPUT_NODE = 784`：输入层节点数等于图片像素（28x28=784）。 - `OUTPUT_NODE = 10`：输出层节点数目，代表图片的类别数量。 - `LAYER1_NODE = 500`：隐藏层节点数，仅有一个隐藏层。 - `BATCH_SIZE = 100`：每次训练的数据量。数值越小，灵活性越高。
     
  • 利用PyTorch和LSTM进行MNIST手写数字识别的例子
    优质
    本项目使用PyTorch框架结合长短时记忆网络（LSTM）模型，实现对手写数字图像的分类任务。通过训练，模型能够准确地从MNIST数据集中识别出0-9的手写数字。 代码如下：对于新手来说最重要的是学会RNN读取数据的格式。 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Oct 9 08:53:25 2018 import sys sys.path.append(..) import torch import datetime from torch.autograd import Variable from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms
     
  • 利用kNN算法进行MNIST手写数字识别（TensorFlow）
    优质
    本项目使用TensorFlow实现k-近邻(kNN)算法对手写数字(MNIST数据集)进行分类识别，探索其在模式识别任务中的应用效果。 需要下载MNIST数据集，并将路径改为本地MNIST数据集的地址。此外，还需要搭建OpenCV与Tensorflow环境。
     
  • 使用PyTorch进行MNIST手写数字识别
    优质
    本项目利用PyTorch框架实现了一个用于识别MNIST数据集中的手写数字的神经网络模型。通过训练和测试验证了模型的有效性与准确性。 本段落详细介绍了如何使用PyTorch实现MNIST手写体识别，并采用了全连接神经网络进行演示。文中提供了详尽的示例代码供读者参考学习，对于对此话题感兴趣的朋友们来说具有一定的借鉴意义。
     
  • 利用TensorFlow进行MNIST手写数字识别的CNN实现
    优质
    本项目使用TensorFlow框架搭建卷积神经网络（CNN），旨在解决MNIST数据集的手写数字识别问题，展示了CNN在图像分类任务中的高效性。 本段落详细介绍了如何使用TensorFlow实现基于CNN的Mnist手写数字识别，并提供了详细的示例代码供参考。对于对此话题感兴趣的读者来说具有一定的价值。
     
  • 利用Pytorch构建的多层感知机(MLP)模型进行MNIST手写数字识别
    优质
    本项目采用Python深度学习框架PyTorch搭建了用于MNIST数据集的手写数字识别系统，核心为一个多层感知机（MLP）模型。通过训练与优化该神经网络架构，实现了高精度的手写数字分类功能。 使用Pytorch实现一个多层感知机（MLP）模型来完成MNIST手写数字识别任务，并且代码中有非常详细的注释进行解释。