具体效果实现: 第一次由于设备问题所以只训练了是一些个简单的字: 第二选了23个字训练了3000在字迹清晰下能够识别: 类似于默,鼠,鼓,这类文字也能识别,由于训练数据的问题,在测试的时候应尽量写在正中间 中文手写数据集下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1DCDUGmSEtxyFpuxBKVqMnQ 提取码:zzos 项目完整python源代码下载:前去下载…

初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…

官方文档: MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 版本: TensorFlow 1.2.0 + Flask 0.12 + Gunicorn 19.6 相关文章: TensorFlow 之 入门体验 TensorFlow 之 手写…

基于MATLAB的手写公式识别(9) 1.2图像的二值化 close all; clear all; Img=imread('drink.jpg'); %灰度化 Img_Gray=rgb2gray(Img); %二值化 %直方图双峰法,适用于典型的双峰图,不适用于直方图中双峰相差较大,或双峰间的谷比较平坦,也不适用于单峰. figure('name','image after graying'),imshow(Img_Gray); figure,imhist(Img_Gray),title('灰…

基于MATLAB的手写公式识别 2021-03-29 10:24:51 走通了程序,可以识别"心脑血管这几个字",还有很多不懂的地方. 2021-03-29 12:20:01 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); 2021-03-29 14:53:42 刚刚的时间很痛快的走通了程序,并且除了字符分割与图像储存方式上的问题似乎已经完成了.可是当我将该模型应用到其他图形时,结果令人难过. 第一次调试,我应用"…

基于MATLAB的手写公式识别 总结一下昨天一天的工作成果: 获得了大致的识别过程. 一个图像从生肉到可以被处理需要经过预处理(灰质化.增加对比度.中值过滤.膨胀或腐蚀.闭环运算). 掌握了相关函数的初步使用. 参见昨天博客. 找到了一个关于"心脑血管疾病"识别的相关程序,但是这个程序对本案例可能不太合适,并且它的处理后图像的分割使我难堪. 这里的编辑器好难受,就这样继续写吧. 今天的任务: 明白那几行代码的意思:完成已知程序的运作和原理:了解MATLAB自带的OCR扫描的工作原理:未…

基于MATLAB的手写公式识别 图像的膨胀化,获取边缘(思考是否需要做这种处理,初始参考样本相对简单) %膨胀 imdilate(dilate=膨胀/扩大) clc clear A1=imread('C:\Users\Administrator\Pictures\DIP3E_CH09_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH09\Fig0907(a)(text_gaps_1_and_2_pixels).tif'); info=imfinfo('C:\Use…

基于MATLAB的手写公式识别 图像的预处理(除去噪声.得到后续定位分割所需的信息.) 预处理其本质就是去除不需要的噪声信息,得到后续定位分割所需要的图像信息.图像信息在采集的过程中由于天气环境的影响.车牌本身的污损[13]等影响,获取的图像往往对比度和清晰度不是很理想,同时不利于后续的对车牌进行定位与分割,甚至可以影响到最后的实验结果.因此图像的预处理过程在前期图像处理方面就显得尤为必要.本课题中需要对采集后得到的图像首先进行灰度化,再对灰度图像进行拉伸处理,使得图像中的灰度分布变得均匀,从而…

基于MATLAB的手写公式识别 reason:课程要求以及对MATLAB强大生命力的探索欲望: plan date:2021/3/28-2021/4/12 plan: 进行材料搜集和思路整理: 在已知相关思路的情况下,开始逐步接触MATLAB相关操作: 熟悉.掌握相关学习算法知识: 进行项目试运行: 项目除虫及优化: 项目打包.…

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…