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包含手写数字识别的VC++源程序以及用于训练的素材。

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简介：
手写数字识别系统，包含配套的C++源代码以及用于训练的素材压缩包。该资源提供了一套完整的解决方案，旨在实现对手写数字的精确识别功能。

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  • 手写数字识别-含VC++源码及训练资料RAR包
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    本资源包含手写数字识别系统所需的所有材料，包括完整C++源代码和详尽的训练数据集，适合学习与研究。 手写数字识别源程序及训练素材.rar
     
  • 基于AlexNet的手写数字识别训练
    优质
    本项目运用深度学习技术，基于经典的AlexNet网络架构对手写数字图像进行分类和识别。通过调整模型参数与优化算法，实现了高精度的手写数字识别训练任务。 本段落主要介绍使用Alexnet网络训练Mnist手写数字的数据集，并包含相应的训练模型和预测程序。
     
  • 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。
     
  • 手写数字的模式识别训练与识别.zip
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    本项目为一个手写数字识别系统，通过机器学习技术进行模式识别训练，能够准确地对手写数字图像进行分类和识别。 本程序使用MATLAB编写，旨在进行手写数字的训练与识别。文件内包含用于训练和测试的手写数字图片。通过运行该程序可以获得较高的识别率，具体细节请参阅文档。
     
  • 手写数字识别的MATLAB BP神经网络训练程序（附带训练数据）
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    本资源提供了一套基于MATLAB平台的手写数字识别BP神经网络训练程序及相应训练数据集，适用于初学者学习和研究。 提供一个使用MATLAB和BP神经网络的手写体数字识别训练程序及包含5000张手写字数字图片（20x20像素）的数据集。该数据集与训练程序一起用于进行模型的训练工作。
     
  • Python手写数字识别含GUI手写板 Pytorch训练代码及模型
    优质
    本项目提供使用PyTorch框架实现的手写数字识别系统源码和预训练模型，并包含一个图形用户界面（GUI）的手写板，便于用户测试。 使用Pytorch实现手写数字识别的神经网络，包含卷积层和全连接层；训练代码可自行运行，并且提供了一个经过140个epoch训练得到的pth模型供直接使用；此外还用PyQt5实现了GUI界面，在界面上可以直接手写数字进行识别。
     
  • 手写数字识别的数据训练与测试
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    本项目专注于手写数字识别技术的研究，涵盖数据预处理、模型构建及效果评估等环节，旨在通过有效的训练和测试提高识别准确率。 国外网站提供了MNIST神经网络训练数据集合，但由于访问受限，受某位大佬委托，本人深入研究并仿照MNIST数据集生成了用于手写数字识别的训练和测试数据。为了规避版权争议，我自动生成了一套包含handwritedigit_test_10.csv（含10条测试集数据）及handwriteddigit_train_100.csv（含100条训练数据）的数据集合。经该大佬使用其神经网络代码进行验证后发现识别准确率可达95%左右，效果相当不错。欢迎各位使用这些资源进行研究和开发工作。
     
  • 用于手写数字识别的Matlab程序
    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。
     
  • DigitsOCR: 带实时训练的KNN算法用于手写数字识别-源码
    优质
    本项目提供了一种基于KNN算法并结合实时训练机制的手写数字识别解决方案。通过不断学习和优化，能够精准高效地识别各种风格的手写数字，适用于研究与开发场景。源代码开放，方便二次开发及应用拓展。 数字OCR 使用具有实时训练功能的KNN算法进行手写数字识别。要求：使用Python 3 和 OpenCV 3.0 。如何使用：通过命令行“python3 ocrlearnKnn.py”启动程序。将数字写在相机下方的纸上，并检查是否正确检测到它们。要训练自己的手写数据，首先按“x”按钮暂停屏幕，处理中的数字会同时显示；其次，按“e”按钮输入空格分隔的数字值；然后按Enter键更新培训数据；最后经过多次训练后程序将有效识别您的手写数字。
     
  • Python手写数字识别示例含训练图像集
    优质
    本项目提供了一个使用Python进行手写数字识别的示例代码及训练用图像数据集，帮助初学者快速上手机器学习实践。 Python OpenCV使用HOG+SVM方法来识别手写数字的实例程序。采用附件中的图片作为训练集和测试集。