Advertisement

手写数字识别:趣味盎然的网页版OCR程序

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


简介:
手写数字识别是一款在线的手写体数字识别工具,采用先进的OCR技术,让用户体验将手写的数字转化为电子文本的乐趣。 这是一个使用人工神经网络(ANN)识别手写数字的程序。该程序具有以下特性: 1. 前端采用JavaScript、HTML 5 和 CSS 开发; 2. 后端用 Python 编写,版本为 2.7; 3. 功能包括: - 支持在网页画布上(使用鼠标)书写数字,并返回预测结果; - 具备重置画布的功能; - 可向服务器发送训练样本; - 提供图片预览和上传功能,支持识别上传图像中的中英文字母。 这是一个采用C/S架构的程序,代码相对简单但包含了许多有趣的知识点(如机器学习、神经网络、HTTP 数据传递及前后端开发等)。对这个项目感兴趣的同学可以下载查看,并在有疑问时留言讨论。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • OCR
    优质
    手写数字识别是一款在线的手写体数字识别工具,采用先进的OCR技术,让用户体验将手写的数字转化为电子文本的乐趣。 这是一个使用人工神经网络(ANN)识别手写数字的程序。该程序具有以下特性: 1. 前端采用JavaScript、HTML 5 和 CSS 开发; 2. 后端用 Python 编写,版本为 2.7; 3. 功能包括: - 支持在网页画布上(使用鼠标)书写数字,并返回预测结果; - 具备重置画布的功能; - 可向服务器发送训练样本; - 提供图片预览和上传功能,支持识别上传图像中的中英文字母。 这是一个采用C/S架构的程序,代码相对简单但包含了许多有趣的知识点(如机器学习、神经网络、HTTP 数据传递及前后端开发等)。对这个项目感兴趣的同学可以下载查看,并在有疑问时留言讨论。
  • 优质
    本项目为一款基于网页的手写数字识别工具,用户可在页面上直接绘制数字,系统通过深度学习模型实时分析并准确预测所绘数字。 在网页端手写数字后提交至服务器端进行识别。服务器端使用Python,并采用Paddle和TensorFlow两个模型来进行识别工作。
  • 算法(C语言实现)》(杨峰 编著)
    优质
    本书由杨峰编著,通过丰富有趣的实例介绍了各种基础和进阶算法,并提供了C语言的具体实现方法,旨在帮助读者深入理解与应用算法。 本书旨在帮助读者深入理解算法设计与数据结构的核心概念,并通过丰富的实例来增强实际应用能力。内容涵盖了从基础的数据操作如顺序表、链表到复杂问题的解决策略,包括数学趣题、数值计算以及综合编程挑战等多方面。 全书共分为十章: 1. **基础知识**:涵盖基本算法和数据结构理论知识。 2. **趣味性题目(一)与(二)**:通过一系列有趣的数学问题来锻炼逻辑思维能力。如舍罕王的失算、歌德巴赫猜想等经典趣题,引导读者运用所学的知识解决实际难题,并培养解决问题的能力。 3. **数据结构应用**:深入探讨如何将理论知识应用于实践中的具体场景中,包括链表操作技巧和树形结构的应用实例。 4. **数值计算问题**:介绍一些常用数值分析方法及其编程实现,如梯形积分法、迭代平方根算法等。 5. **综合题集**:设计了一些结合了多种知识点的综合性题目供读者练习。例如马踏棋盘、背包问题和八皇后等问题都要求有扎实的基础知识与灵活的应用技巧相结合才能解决。 6. **面试精选题库**:最后章节总结归纳出一系列经典算法及数据结构相关的问题,帮助求职者更好地准备技术面试。 本书适合计算机专业学生以及所有对编程感兴趣的人士阅读学习。通过系统地讲解和实践操作,读者能够加深对复杂概念的理解,并提高解决实际问题的能力。
  • _基于Python__
    优质
    本项目利用Python语言实现对手写数字的自动识别,通过机器学习算法训练模型以达到高精度的手写数字辨识效果。 输入手写的数字图片后,可以通过神经网络识别出当前的数字。
  • 简易
    优质
    简易手写数字识别程序是一款直观且易于使用的应用程序,它能够准确地识别用户在屏幕上手写的阿拉伯数字。该程序适用于教育、娱乐和日常记事等多种场景,帮助提高书写与计算的学习兴趣,并简化日常生活中的记录工作。 使用Java语言利用BP神经网络完成0-9的手写数字识别对于智能科学入门来说是一个不错的选择。同时,该项目还实现了图形界面设计,可以作为Java界面编写的初步学习项目。
  • OCR(VB).rar
    优质
    这是一款用VB语言编写的OCR(光学字符识别)程序源代码压缩包,内含程序设计文档和示例图像,适合编程爱好者和技术人员学习研究。 网络上流传的神经网络OCR软件有一个极致精简版,只保留了原版20%的核心运行代码,非常适合新手理解使用。这个版本让原理显得非常简单明了,但在以前的技术背景下是非常先进的。现在来看,这种技术仍然有一定实用性,尤其是在手写识别等方面。 需要注意的是,该资源的原始作者并非当前上传者。如果发现侵权行为,请联系本人进行删除,并返还相应的收益。
  • 基于BP神经Matlab实现_神经络_BP神经络___
    优质
    本项目利用MATLAB实现基于BP神经网络的手写数字识别系统,旨在提高对各类手写数字的辨识准确率。通过训练大量样本数据,模型能够有效区分0至9之间的不同手写样式。 BP神经网络实现手写数字识别的Matlab代码可以用于训练一个模型来准确地识别图像中的手写数字。这种方法通过使用多层前馈人工神经网络,并采用反向传播算法调整权重,从而达到较高的分类精度。在进行实际操作时,需要准备大量标记好的数据集作为训练样本,以便优化网络参数和结构以获得最佳性能。
  • Matlab GUI.zip
    优质
    本资源提供一个用于识别手写数字的MATLAB图形用户界面(GUI)程序。使用者可通过该GUI输入手写数字图像,并获得相应的数字识别结果。适合于初学者学习和研究使用。 基于MATLAB的特征匹配技术实现数字识别系统。该系统拥有图形用户界面(GUI),能够识别0至9这十个数字,并在每次完成一个数字识别后将其滚动显示到旁边的位置。此项目可以进一步开发为语音输入的数字识别系统。
  • 用于Matlab
    优质
    简介:本项目提供了一套基于Matlab的手写数字识别程序,利用机器学习算法对图像中的手写数字进行准确分类与识别。 Matlab程序用于手写数字识别。