利用VC和Opencv构建的数字识别系统。

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简介：
利用OpenCV和VC开发环境，构建了一个单文档应用程序，该程序能够实现图像的打开、显示以及保存功能。此外，针对打开的手写阿拉伯数字图像，进行了滤波、边缘提取、阈值分割和轮廓提取等预处理操作。在预处理完成后，系统提取了有效特征，并利用这些特征进行数字识别，最终获得准确的识别结果。该程序的核心在于对图像的基本操作——包括图像打开、保存、几何变换、形态学处理、阈值分割、边缘检测和滤波等——的运用，以对手写数字图片进行深入的处理和特征提取。具体而言，采用K最近邻算法对这些图片进行识别，从而取得了令人满意的较高准确率。用于训练和测试的图像数据均存储于名为“Data”的文件夹中。

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客服

基于VC和OpenCV的数字识别系统

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本项目开发了一套基于Visual C++和OpenCV库的数字图像识别系统，通过图像处理技术实现对数字的有效辨识与提取，适用于各类数字化信息处理场景。基于OpenCV与VC开发，在MFC环境下创建一个单文档程序，实现图像的打开、显示及保存功能，并对输入的手写阿拉伯数字图片进行滤波处理、边缘提取、阈值分割以及轮廓提取等预处理步骤后，再从中抽取有效特征并使用K最近邻算法识别出正确的结果。此项目以基本操作如图像加载与存储、几何变换和形态学运算为基础，对手写数字图象进一步加工，并通过应用上述技术获取较高的识别准确率。训练集及测试图片存放在Data文件夹内。

Keras_flask_mnist：利用Keras和Flask构建的手写数字识别系统

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Keras_flask_mnist是一款基于Python框架Keras训练的MNIST手写数字识别模型，并通过Flask实现Web接口，方便用户上传图片进行实时预测。 Keras_flask_mnist是基于TensorFlow2.0（Keras）+ Flask的Mnist手写数字集识别系统更新记录如下： - 2020年3月17日：使用redis实现记录访问次数的功能。 - 2020年4月25日：增加判断访问次数是否异常，如异常则从日志记录中读取。 - 2020年5月1日：增加了redis服务异常短信通知（仅在我的服务器上可用）。 - 2020年5月10日：redis增加了访问密码。 - 2020年6月10日：增加了vue前端分离功能。演示地址可以通过公网IP或内网穿透域名访问。系统还提供了一个前后端分离的Vue版本，可通过特定路径进行访问以体验更新的功能。

利用Python构建的手写数字识别系统.zip

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本项目为一个基于Python开发的手写数字识别系统，采用深度学习技术，特别是卷积神经网络模型，实现对手写数字图像的有效分类与识别。资源包含文件：设计报告word+源码及数据使用 Python 实现对手写数字的识别工作。通过在 Windows 上使用的画图软件绘制一个大小为 28x28 像素的数字图像，背景色是黑色，数字颜色为白色，将该图像作为输入，并经过训练好的模型来识别所绘的数字。手写数字的识别可以分为两大板块：一、手写数字模型的训练；二、手写数字的识别。其中最为关键的部分是手写数字模型的训练。本次选取使用的模型是多元线性回归模型，而手写数字共有 10 种（从 0 到 9），因此可以将该问题视为一个多分类问题。

利用OpenCV进行数字识别

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本项目运用OpenCV库实现图像处理与分析，专注于开发数字识别算法，旨在准确提取并识别图片中的数字信息。通过OpenCV对图片上的数字进行识别的方法主要包括：首先寻找数字的外轮廓，然后根据这些轮廓提取出每个数字的矩形区域；接着利用模板匹配算法计算分割后的图像与预设模板之间的像素差值，以此来确定最相似的数字模板，并据此识别出图片中的具体数值。

利用OpenCV进行数字识别

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本项目运用开源计算机视觉库OpenCV，实现对图像中数字的有效识别。通过训练模型和算法优化，提高在复杂背景下的数字检测精度与速度。通过OpenCV对图片上的数字进行识别的步骤主要包括：首先寻找出数字的外轮廓；然后根据这些轮廓提取每个数字对应的矩形区域；接着将分割后的图像与预存模板进行比较，计算像素差值以确定最匹配的数字。

利用OpenCV进行数字识别

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本项目采用OpenCV库实现图像处理技术，专注于数字图像的检测与识别。通过训练模型以准确提取并辨识图片中的数字信息，适用于各种应用场景如自动化数据录入、智能监控系统等。用于识别部分工件图像上的数字的方法主要包括：先进行图像平滑处理，然后使用Canny算子进行边缘检测，最后通过数字模板匹配来实现识别。

Python-利用TensorFlow和OpenCV构建实时物体识别应用

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本课程将指导学员使用Python结合TensorFlow和OpenCV库来开发一个能够进行实时物体识别的应用程序。通过实际操作，学员可以深入了解机器视觉的基础知识以及深度学习技术在计算机视觉中的具体应用。使用TensorFlow和OpenCV构建实时物体识别应用。

利用Python构建的车牌识别系统

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本项目采用Python语言开发，旨在创建一个高效的车牌识别系统。通过图像处理和机器学习技术，实现对静态图片及视频中的车牌号码进行精准识别与提取。本次系统主要使用Python语言进行开发，并借助PyCharm作为开发工具。在算法实现方面，利用了Numpy、OpenCV以及SVM等函数库来辅助完成汽车车牌识别功能。前端部分则通过PyQt5函数库来进行设计和开发。

利用Python、OpenCV、Django及人脸识别库构建的人脸识别系统源代码

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本项目采用Python结合OpenCV和Django框架开发，集成先进的人脸识别技术，提供一套完整的人脸检测与识别解决方案。包含详尽源码。这段文字描述了一个基于Python+OpenCV+Django及人脸识别库的人脸识别系统源码项目，它是大三学生的一份高质量课程设计作业，在导师指导下完成并通过评审获得99分的高分评价。该项目代码完整且易于运行，特别适合计算机相关专业的毕设生和寻求实战练习的学习者使用。此外，它还适用于课程设计或期末大作业的需求。