手写图片可拖动位置缩放

2024-08-24

js手写图片查看器（图片的缩放、旋转、拖拽）

在做一次代码编辑任务中,要查看图片器.在时间允许的条件下,放弃了已经封装好的图片jq插件,现在自己手写js实现图片的缩放.旋转.推拽功能! 具体代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body onload="l

人工智能-深度学习（3）TensorFlow 实战一：手写图片识别

http://gitbook.cn/gitchat/column/59f7e38160c9361563ebea95/topic/59f7e86d60c9361563ebeee5 wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html 一.简介手写图片识别的实现,分为三步: 1,数据的准备 2,模型的设计 3,代码实现我的另一篇博文-神经网络的解释什么是神经网络 input层代表将二维数组从所有行都排

手机端图片预览和缩放js

转至:http://blog.sina.com.cn/s/blog_c342e3090102vcxu.html 1.手机端的图片选择和预览 <input type="file" id="preview"/><img id="theImg"/> var oBtn = document.getElementByIdx_x_x('preview'); var oImg = document.getElementByIdx_

Android学习笔记_38_图片的拖动、缩放功能和多点触摸

一.基础知识: 引用理论上 Android可以处理多达256 个手指的触摸,大概只有章鱼哥能享受这种技术带来的便利.就编程人员来说,编写多点触摸和单点触摸的方式几乎一模一样.其奥秘在于MotionEvent不仅可以封装单点触摸的消息,也可以封装多点触摸的消息.在处理单点触摸中,我们用到MotionEvent.ACTION_DOWN.ACTION_UP.ACTION_MOVE,然后用一个Switch来分别进行处理.翻开Android文档,我们就可以清楚的知道他们都是一些常量. ACTION_D

使用LeNet训练自己的手写图片数据

一.前言本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式,送进lenet作训练和测试,参考了http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/52149743和http://blog.csdn.net/xiaoxiao_huitailang/article/details/51361036这两篇博文二.从训练模型到使用模型预测图片分类 (1)自己准备的图像数据由于主要是使用lenet模型训练自己的图片数据,我的图像数据共有10个类别,分别是0-9,

javaScript 手写图片轮播

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>js图片轮播切换</title> <style type="text/css"> .imgCon{width: 400px;height: 400px;border: 2px solid #DCDCDC;margin: 100px auto;position: re

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：将MNIST手写图片数据写入TFRecord文件

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.

SVM：利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason niu

import mnist_loader # Third-party libraries from sklearn import svm def svm_baseline(): training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data() # train clf = svm.SVC() clf.fit(training_data[0], training_data[1]) predictions = [int(a) for

利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu

from collections import defaultdict import mnist_loader def main(): training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data() avgs = avg_darknesses(training_data) # testing phase: see how many of the test images are classified # correctly

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理：读取MNIST手写图片数据写入的TFRecord文件

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取文件. filename_queue = tf.train.string_input_producer(["F:\\output.tfrecords"]) reader = tf.TFRecordReader() _,serialized_example = reader.re

07 训练Tensorflow识别手写数字

打开Python Shell,输入以下代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据(如果存在就读取,不存在就下载完再读取) mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 输入 x = tf.placeholder("float", [None,

TensorFlow下利用MNIST训练模型并识别自己手写的数字

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

keras实现mnist数据集手写数字识别

一. Tensorflow环境的安装这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好第五步:建议只选择第二个第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt

卷积生成对抗网络（DCGAN）---生成手写数字

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器

Mnist手写数字识别 Tensorflow

Mnist手写数字识别 Tensorflow 任务目标了解mnist数据集搭建和测试模型编辑环境操作系统:Win10 python版本:3.6 集成开发环境:pycharm tensorflow版本:1.* 程序流程图了解mnist数据集 mnist数据集:mnist数据集下载地址 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来

Tensorflow2.0-mnist手写数字识别示例

Tensorflow2.0-mnist手写数字识别示例读书不觉春已深,一寸光阴一寸金. 简介:通过CNN 卷积神经网络训练后识别出手写图片,测试图片mnist数据集中的0.1.2.4. 一.mnist数据集准备虽然可以通过代码自动下载数据集,但是mnist 数据集国内下载不稳定,会出现[Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mn

4.2tensorflow多层感知器MLP识别手写数字最易懂实例代码

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 多层感知器MLP(multilayer perception) 1.1.1 多层感知器的结构除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构.,假设输入层用向量X表示,则隐藏层的输出就是 f (W1X+b1),W1是权重(也叫连接系数),b1是偏置,函数f 可以是常用的

实现简单的手写涂鸦板（demo源码）

在一些软件系统中,需要用到手写涂鸦的功能,然后可以将涂鸦的结果保存为图片,并可以将"真迹"通过网络发送给对方.这种手写涂鸦功能是如何实现的了?最直接的,我们可以使用Windows提供的GDI技术或GDI+技术来实现绘图功能.但是,要实现一个如此简单的涂鸦板,也不是那么容易的事情.幸运的是,我们可以直接使用OMCS提供的内置集成了这种功能的一个WinForm控件HandwritingPanel. HandwritingPanel控件的主要接口如下图所示: /// <summary&

10分钟搞懂Tensorflow 逻辑回归实现手写识别

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,

使用TensorFlow的卷积神经网络识别自己的单个手写数字，填坑总结

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

手写图片可拖动位置缩放

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