基于opencv的手写数字字符识别

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基于opencv的手写数字字符识别

摘要本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

基于opencv的手写数字识别（MFC,HOG,SVM）

参考了秋风细雨的文章:http://blog.csdn.net/candyforever/article/details/8564746 花了点时间编写出了程序,先看看效果吧. 识别效果大概都能正确. 好了,开始正题: 因为本程序是提取HOG特征,使用SVM进行分类的,所以大概了解下HOG的一些知识,其中我觉得怎么计算图像HOG特征的维度会对程序了解有帮助关于HOG,我们可以参考: http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326280.html http://bl…

学习OpenCV——SVM 手写数字检测

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训…

OpenCV手写数字字符识别(基于k近邻算法)

摘要本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

基于TensorFlow解决手写数字识别的Softmax方法、多层卷积网络方法和前馈神经网络方法

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

keras基于卷积网络手写数字识别

import time import keras from keras.utils import np_utils start = time.time() (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() rows = 28 cols = 28 CLASSES = 10 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], rows, cols, 1) x_test =…

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…