Advertisement

基于LabVIEW的数字识别.zip

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

简介：
本资源为基于LabVIEW平台开发的数字识别系统，采用图像处理技术实现对数字的自动识别与分类。适合初学者研究和学习使用。包含源代码及实验报告。 使用LabVIEW 2018版本及以上可以实现对单个数字图片的特征识别。程序能够选择目标PNG格式图片（大小不限），运行后即可得到识别出的数字。如果有需求，作者还提供多数字图片特征识别功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于LabVIEW的数字识别.zip
    优质
    本资源为基于LabVIEW平台开发的数字识别系统，采用图像处理技术实现对数字的自动识别与分类。适合初学者研究和学习使用。包含源代码及实验报告。 使用LabVIEW 2018版本及以上可以实现对单个数字图片的特征识别。程序能够选择目标PNG格式图片（大小不限），运行后即可得到识别出的数字。如果有需求，作者还提供多数字图片特征识别功能。
     
  • 基于知识库的 handwritten 数字识别.zip
    优质
    本项目为基于知识库的手写数字识别系统，采用机器学习算法对大量手写数字数据进行训练和测试，旨在提高手写数字识别的准确率。包含源代码及实验结果分析。 手写体数字识别是一个涉及多个学科的复杂问题，结合了图像处理、模式识别和机器学习等多个领域的知识。其识别过程通常包括图像预处理、特征提取、分类器设定以及后处理等步骤。
     
  • 基于MATLAB的汉字数字字符识别.zip
    优质
    本项目为一个利用MATLAB开发的汉字数字字符识别系统。通过图像处理和机器学习技术，实现对汉字数字的有效识别与分类。提供源代码及示例数据集下载。 基于MATLAB的手写汉字数字字符识别系统设计。该系统支持手写汉字、字母及数字的识别，并提供图形用户界面。可用于实现这一功能的方法包括模板匹配、SIFT特征提取以及Hu不变矩等，同时也可采用神经网络技术。
     
  • 基于LabVIEW和OpenCV DNN的手写数字识别源码
    优质
    本项目利用LabVIEW结合OpenCV深度神经网络（DNN）技术，实现对手写数字图像的有效识别。提供完整代码支持，适用于科研与教学。 LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别源码无需任何门槛，即使是初学者也能快速完成手写数字的识别任务。资源包含已经转换好的pb模型及调用该模型的主VI文件，下载后即可直接使用进行手写数字的识别工作。
     
  • 基于STM32的数字字符识别代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于STM32微控制器的数字字符识别系统源代码。通过图像处理算法和机器学习技术实现高效准确地识别数字字符，适用于各类智能识别应用场景。 基于STM32的车牌识别程序源码包含管理计费功能，并且开源。此项目使用stm32单片机结合KNN算法对手写数字进行识别，通过电脑串口传输数据给单片机，然后单片机会利用KNN算法预测手写数字的结果并在液晶上显示出来。该系统还实现了二值化、中值滤波、轮廓提取和追踪等功能。
     
  • testsecd07.rar_基于MATLAB的数字识别_仪表数字识别_matlab识别
    优质
    本资源为testsecd07.rar，内含基于MATLAB开发的数字识别系统源代码与示例数据，专用于仪表盘数字图像的自动识别技术研究。 数字识别，仪表数字识别，仪表数字识别，仪表数字识别。
     
  • LabVIEW文字识别
    优质
    本项目利用LabVIEW平台开发的文字识别系统，结合图像处理技术与机器学习算法，实现对文本信息的有效提取和分析。 用LabVIEW实现的一个简单文字识别案例，比较简单，目的是熟悉从训练到最终实现的文字识别整个流程。
     
  • 基于LabVIEW的人脸识别系统.zip
    优质
    本项目为一款基于LabVIEW开发的人脸识别软件，旨在实现高效、便捷的人脸检测与身份验证功能。通过集成先进的图像处理技术及机器学习算法，该系统能够准确快速地识别人脸特征，并支持自定义数据库管理用户信息，广泛适用于安全监控、门禁控制等场景。 基于LabVIEW的动态人脸识别系统通过打开电脑摄像头并利用RGB颜色识别肤色来识别人脸。该算法较为简单，并不具备五官识别功能，仅供参考使用。如果要完全运行程序，则需要调整代码中的文件路径。（子VI来源于其他用户提供的资源）。个人认为此程序比较简单，可供参考学习。
     
  • 基于知识库的手写数字识别.zip
    优质
    本项目为基于知识库的手写数字识别系统，利用机器学习算法和预构建的知识库对手写数字进行高效准确的识别。 利用知识库识别手写体数字的方法可以参考相关博客文章中的详细介绍。
     
  • 基于CNN的手写数字识别(Pytorch).zip
    优质
    本项目使用PyTorch框架实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别系统，适用于MNIST数据集，展示了CNN在图像分类任务中的强大能力。 手写数字识别是一种常见的机器学习任务，通常用于训练计算机系统来识别由人手写的数字图像。这项技术广泛应用于各种场景，如银行支票处理、教育评估以及智能设备的手写输入等。 在实现手写数字识别时，常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）。这种深度学习模型能够自动从原始数据中提取有用的特征，并通过大量训练样本的学习来提高其准确性和泛化能力。此外，在进行此类任务时还需要准备高质量的数据集以供训练和测试之用。 总之，手写数字识别技术具有重要的实际应用价值，它为许多领域提供了便捷高效的解决方案。