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基于OpenCV的摄像头采集印刷体数字识别
】的更多相关文章
基于opencv网络摄像头在ubuntu下的视频获取
基于opencv网络摄像头在ubuntu下的视频获取 1 工具 原料 平台 :UBUNTU12.04 安装库 Opencv-2.3 2 安装编译运行步骤 安装编译opencv-2.3 参考http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/23547847 提前下载OPENCV源码包 官方:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/ 我的:http://do…
基于opencv在摄像头ubuntu根据视频获取
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基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇
http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…
基于Numpy的神经网络+手写数字识别
基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著<Python神经网络编程> 代码分为三个部分,框架如下所示: # neural network class definition class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(): pass # train the neural network def train(): pass # query the neural netwo…
基于TensorFlow的MNIST手写数字识别-初级
一:MNIST数据集 下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比…
手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别(含源码)
@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV…
基于OpenCV读取摄像头进行人脸检测和人脸识别
前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法…
OpenCV+TensorFlow图片手写数字识别(附源码)
初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…
[Python]基于CNN的MNIST手写数字识别
目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…
基于opencv+python的二维码识别
花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51065547 详细解释: 第一步:利用opencv提取二维码区域 1,先将读入的摄像头frame转换成灰度图: gray = cv2.cvtColor(image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2,使用opencv自带的Sobel算子进行过滤:…