2022-03-23 23:24:08 索炜达电子 799
文件编号：A231
文件大小：60M
开发环境：Python3.7、OpenCV4.5、PyCharm2020
猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。
简要概述：手写数字识别，作为机器视觉入门项目，无论是基于传统的OpenCV方法还是基于目前火热的深度学习、神经网络的方法都有这不错的训练效果。当然，这个项目也常常被作为大学/研究生阶段的课程实验。可惜的是，目前网络上关于手写数字识别的项目代码很多，但是普遍不完整，对于初学者提出了不小的挑战。为此，博主撰写本文，无论你是希望借此完成课程实验或者学习机器视觉，本文或许对你都有帮助。
问题描述：本文针对的问题为：随机在黑板上写一个数字，通过调用电脑摄像头实时检测出数字是0-9哪个数字
解决方案：基于Python的深度学习方法：
检测流程如下：
实现步骤
数据集选择
手写数字识别经典数据集：本文数据集选择的FishionMint数据集中的t10k，共含有一万张28*28的手写图片（二值图片）
按需写作：
演示视频：
点击查看：系统演示视频
运行效果：
远程协助：
温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。
点击查看：远程协助相关事项
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
