Advertisement

通过stm32平台进行的写字识别实验。

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


简介:
手写识别技术,指的是对在手写设备上书写时产生的有序轨迹数据进行解码和转换的过程,它被认为是人机交互中最直观、最便捷的方式之一。 伴随着智能手机和平板电脑等移动终端的广泛应用,手写识别的应用也日益普及,并被越来越多的设备所采用。 通过手写识别,用户可以以一种最为自然和舒适的输入方式直接输入文字,其学习成本低且易于掌握,甚至能够替代传统的键盘或鼠标操作。 各种用于手写输入的功能性设备层出不穷,例如电磁感应手写板、压感式手写板、具备触摸功能的屏幕以及触控板、以及利用超声波技术的笔等。 ALIENTEK 战舰 STM32 开发板内置了 2.8 英寸的触摸屏,该屏幕可以作为一种有效的工具,用于支持手写识别的输入功能。 在接下来的内容中,我们将对手写识别技术的具体实现流程进行简要的阐述,并且详细的描述也可以参考正点原子提供的资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 使用MindSporeMNIST手
    优质
    本实验采用MindSpore框架实现对MNIST数据集的手写数字识别任务,通过构建神经网络模型并训练优化,达到高精度分类效果。 基于华为自研的MindSpore深度学习框架构建网络模型,实现MNIST手写体识别实验。本项目包含可运行源码以及运行结果演示视频,并提供本地MindSpore详细配置教程。 整体流程如下: 1. 处理需要的数据集:使用了MNIST数据集。 2. 定义一个网络:这里我们采用LeNet网络架构。 3. 定义损失函数和优化器。 4. 加载数据集并进行训练,完成训练后查看结果,并保存模型文件。 5. 使用已保存的模型进行推理操作。 6. 验证模型性能:加载测试数据集与训练后的模型以验证其精度。
  • 基于STM32嵌入式智能视觉数.pdf
    优质
    本论文介绍了基于STM32微控制器的嵌入式智能视觉系统的设计与实现,旨在构建一个用于数字图像处理和模式识别的教学与研究平台。 我们开发了一种基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置,该装置能够实现对数字字符的视觉识别功能。此实验装置使用MDK5软件进行开发,涵盖了获取图像信息、预处理图像数据、定位并分割出图像中的数字字符区域以及最终识别这些字符等步骤。 具体来说,这个基于STM32的嵌入式设备可以精确定位到图片上的数字字符,并对它们执行准确的识别。通过ESP8266-WiFi模块的支持,该装置能够将识别结果实时发送至手机端进行展示或进一步处理。 此实验平台结合了机器视觉、模拟电子学与数字电子学以及单片机应用等多个领域的知识和技术,具有很高的延展性和创新性。它不仅有助于学生提高动手操作能力和创新能力,还能促进培养具备工程实践能力及技术创新意识的高素质复合型新工科人才。
  • 利用PyTorch
    优质
    本项目使用Python深度学习框架PyTorch搭建神经网络模型,旨在准确识别手写数字图像,展示基本的手写体数据集处理与卷积神经网络的应用。 该项目展示了如何利用PyTorch构建一个卷积神经网络(CNN),用于识别手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个训练样本及10,000个测试样本,每个样本为28x28像素的灰度图像,表示从零到九之间的某个数字。项目涵盖了完整的流程:包括数据预处理、模型构建、训练、验证和测试。 具体来说: 1. 数据预处理: 使用`transforms.ToTensor()`将图像转换成张量。 利用`transforms.Normalize()`对图像进行标准化处理。 2. 构建卷积神经网络(CNN): 设计了两个卷积层,一个池化层以及两个全连接层。 采用ReLU激活函数和最大池化技术来提取图像特征。 3. 损失函数与优化器定义: 使用交叉熵损失计算模型的误差。 利用Adam算法对网络参数进行优化调整。 4. 训练过程: 遍历训练集,计算损失并更新权重。 对于每个100个批次的小批量数据,打印出当前的训练状态和损失值以供观察。 5. 测试模型性能: 通过遍历测试样本评估其准确度,并输出预测结果与实际标签之间的差异情况。 该项目旨在帮助学习者熟悉使用PyTorch进行深度神经网络的设计、实现及优化。
  • STM32程序,已测试
    优质
    本项目开发了一款基于STM32微控制器的手写识别程序,能够准确识别用户的手写输入。经过多轮测试,该程序表现出色,稳定可靠。 STM32手写识别程序,亲测可用,并包含详细的注释和文档,是很好的学习资料。
  • C#OneNote图片文代码.zip
    优质
    本资源包含使用C#编程语言与Microsoft OneNote API结合实现图片中文字识别功能的示例代码。下载后可直接用于自动化办公或数据处理项目,提高工作效率。 在WinForm中调用COM组件中的OneNote实现图片识别功能,可以直接使用和改进,欢迎交流!
  • 利用百度AI接口OCR文
    优质
    本项目通过集成百度AI平台提供的OCR接口,实现了对图像中的文本信息高效准确地提取和识别,大大提升了处理文档数字化的需求。 本段落由原创作者jyd0124撰写。 一、接入指南 若想利用百度AI开放平台进行软件开发,首先应成为百度AI开放平台的开发者。在此,以图文形式详细介绍普通开发人员如何接入百度AI开放平台。 1. 注册:请在百度官方网站注册账号。 2. 登录:请通过百度云官方网站登录账户。 3. 创建应用 二、安装接口模型 三、编写python代码 四、识别结果
  • STM32资料.rar
    优质
    本资料包提供了一个基于STM32微控制器的手写识别实验项目的详细信息和代码。其中包括硬件连接、软件设计及测试方法等内容。适合初学者学习和进阶开发者参考使用。 该项目是为STM32开发板上的STM32F407VET6微控制器编写的手写输入程序,适用于2.8寸TFT触摸屏。该程序能够识别数字、大写字母及小写字母,并且已经经过测试确认可用。
  • 利用C#
    优质
    本项目采用C#编程语言实现手写数字识别功能,通过训练神经网络模型来解析和辨识图像中的手写数字信息。 在VS2013环境下开发的手写数字识别系统是用C#代码编写的。
  • 使用Python
    优质
    本项目采用Python编程语言和机器学习库实现对手写数字图像的自动识别。通过训练模型来准确预测未知的手写数字,展示了人工智能在模式识别领域的应用潜力。 为了实现手写数字识别任务,可以遵循以下步骤: 1. 数据集准备:获取一个包含大量手写数字图像及其对应标签的数据集,例如常用的MNIST或Fashion-MNIST数据集。 2. 导入所需模块:首先导入必要的库和工具。这包括numpy用于数学计算、matplotlib.pyplot用于显示图像等。 3. 数据预处理:对手写数字的图片进行一系列预处理操作以提高模型训练效果,比如灰度化转换、归一化以及降噪处理等步骤。 4. 特征提取:根据具体需求采用适当的特征抽取技术来识别并突出输入数据中的重要信息。常见的方法有HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)和CNN(卷积神经网络)等。 5. 模型选择与训练:挑选适合任务的手写数字分类模型,如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)算法、决策树或深度学习架构。通过调整参数并利用训练集数据优化这些模型的性能表现。 6. 模型评估:使用独立于训练过程的数据(即测试集)来评价所选模型在识别手写数字任务上的准确性等关键指标,以此判断其整体效果如何。 7. 手写数字预测:最后应用经过充分调优后的分类器对手写的未知数字进行实际预测,并输出最终的结果。
  • 利用TensorFlowMNIST手CNN
    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。