【A231】基于Python+OpenCV编写的卷积神经网络(CNN)手写数字识别

2022-03-23 23:24:08      索炜达电子      313     

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:

【A231】基于Python+OpenCV编写的卷积神经网络(CNN)手写数字识别

检测流程如下:

【A231】基于Python+OpenCV编写的卷积神经网络(CNN)手写数字识别

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:

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演示视频:

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运行效果:

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远程协助:

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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

TAG手写数字
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  • 450 分