本例尝试在 OnGesture 事件中响应 sgLeft.sgRight 手势; 操作步骤: 1.加 TGestureManager 控件如窗体: GestureManager1; 2.设置窗体属性 Touch.GestureManager := GestureManager1; 3.添加窗体的 OnCreate 事件, 写: Touch.StandardGestures := [sgLeft, sgRight]; 4.添加窗体的 OnGesture 事件, 写响应代码. 上面的步骤 3 的目的

1.首先,需要下载Pdf xchange View SDK,然后将其集成到Android项目中: 2.在Android项目中,添加以下依赖: implementation 'com.github.PDF-XChange-Labs:PDF-XChange-View-Android-SDK:v2.2.2' 3.在Android项目中,添加手写笔支持: PDFViewCtrlConfig.setHandwritingRecognitionEnabled(true); 4.添加以下代码以启用手写笔识别功

写在开头:这个实验和matlab手写神经网络实现识别手写数字一样. 实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取

实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取图片的灰度值矩阵(28,28),然后把每张图片的灰度值矩阵resha

12 月 31 日,美国专利与商标局(The U.S. Patent and Trademark Office)当地时间周四批准了一项来自苹果的专利申请,该专利主要描述的是一种可以通过陀螺仪.无线通讯装置和内置储存芯片将手写在白板.平面上内容 同步传输到电子设备屏幕上的触控技术. 据美国科技媒体 Apple Insider 透露,苹果此次的专利申请代号为 8922530,其内容其实就是一个可以通过陀螺仪.无线通讯装置和内置储存芯片将手写内容传输到电子设备屏幕上的“通讯手写笔” (communic

深度学习界的Hello Word程序:MNIST手写数字体识别 learn from(仍然是李宏毅老师<机器学习>课程):http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers im

1. 首先,需要在Android Studio中集成mupdf,使用Android Studio的Gradle构建系统,可以在dependencies中添加如下依赖: implementation 'com.artifex.mupdf:android:1.14.0' 2. 然后,在AndroidManifest.xml文件中,添加如下权限,以便访问SD卡中的PDF文件: <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTE

1.机器学习算法(九): 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别 1.1 LDA算法简介和应用 线性判别模型(LDA)在模式识别领域(比如人脸识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用.LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术.LDA的思想可以用一句话概括,就是"投影后类内方差最小,类间方差最大".我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模

人工智能是当下很热门的话题,手写识别是一个典型的应用.为了进一步了解这个领域,我阅读了大量的论文,并借助opencv完成了对28x28的数字图片(预处理后的二值图像)的识别任务. 预处理一张图片: 首先采用opencv读取图片的构造函数读取灰度的图片,再采用大津法求出图片的二值化的阈值,并且将图片二值化. int otsu(const IplImage* src_image) { double sum = 0.0; double w0 = 0.0; double w1 = 0.0; double

在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中,所使用的loss function为‘mse’,即均方差.那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting?我们通过运行结果中的training和testing即可得知. 源代码与运行截图如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/9 13:23 # @Author : BaoBao # @Mail : baobaotql@163.com #

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,

最近由于项目需要用到caffe,学习了下caffe的用法,在使用过程中也是遇到了些问题,通过上网搜索和问老师的方法解决了,在此记录下过程,方便以后查看,也希望能为和我一样的新手们提供帮助. 顺带附上老师写的教程 安装Caffe并运行Mnist例程 我主要参考了这篇教程:Mac极简安装Caffe并训练MNIST.然后进行了examples文件夹里的Mnist的训练,期间并没有碰到什么问题. 将图片转换为LMDB文件 Mnist中已经给出了现成的LMDB数据文件,在实际项目中,需要我们将图片文件转换

import kerasimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Flatten,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2Dfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.optimizers import RMSpropfrom skimage import

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN,Activation,Dense from keras.optimizers import Ada

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnis

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer

import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.Color; import android.graphics.RectF; import android.util.Log; import java.util.LinkedList; import com.artifex.mupdfdemo.MuPDFCore; import com.artifex.mupdfdemo.OutlineActivityData; import com.a

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed