先挖个坑,快期末考试了,有空填上w 好了,今晚刚好有点闲,就把坑填上吧. //-------------------------------开篇------------------------------------------- 首先讲一下,这篇随笔不是讲HOG特征是什么,怎么提取(这种图像特征网上一搜一大把),也不是讲BP神经网络工作原理,发展史啥的(机器学习小白,ANN深究我也不懂).在这里我要讲的是,车标识别怎么code,怎么使用OpenCV自带的BP神经网络训练,以及识别.好了废话不多…

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板…

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树…

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy…

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作…

1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网…

本文将用Numpy实现简单BP神经网络完成对手写数字图片的识别,数据集为42000张带标签的28x28像素手写数字图像.在计算机完成对手写数字图片的识别过程中,代表图片的28x28=764个像素的特征数据值将会被作为神经网络的输入,经过网络的正向传播,得到可以粗略作为0~9每个数字的概率的输出(输出层第一个神经元节点的输出看成是图片数字是0的概率,其余9个神经元节点以此类推),取概率最大的数字即为识别结果.神经网络的输出神经元节点有10个,假设待识别数字为1,就可以定义label为[0,1,0,…

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下…

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…